image processing
در نشریات گروه مدیریت-
This study explores the considerable significance of candlestick chart patterns as a foundational asset within the realm of stock market analysis and prediction. As a graphical representation of historical price movements and patterns, Candlestick charts offer a distinct and valuable perspective for understanding how the financial market operates. This perspective assists us in accurately pinpointing the most advantageous times for making decisions to buy or sell financial securities, such as stocks or bonds. These charts provide insights into market trends and potential trading opportunities. We adopt an innovative approach by harnessing image processing techniques to extract and analyze patterns from Candlestick charts systematically. Our findings underscore the pivotal role of visual data in financial analysis, particularly in times of market volatility and uncertainty. Investors often resort to technical analysis strategies when confronted with erratic market trends, often relying on insights derived from chart-based analysis to guide their decision-making processes. By meticulously extracting essential insights from candlestick charts, our study aims to provide investors with more efficient and less error-prone tools. Ultimately, this endeavor contributes to the enhancement of decision-making precision and the mitigation of risks inherent in participating in the dynamic stock market landscape.Keywords: Tehran Stock Exchange, Image Processing, Market Trend Prediction, Machine Learning
-
هدف
این تحقیق به منظور ارائه الگوی شناسایی و کنترل کیفیت اقلام فنی در صنعت دفاع انجام شده است. تمرکز بر تکنیک های پردازش تصویر و تبدیل فازی با انتخاب بهینه بخش فازی تعمیم یافته جهت فشرده سازی تصاویر و پردازش داده های تصویر است.
روش شناسی:
در این تحقیق، از تکنیک تبدیل فازی مستقیم برای فشرده سازی تصاویر استفاده شده و ماتریس ضرایب تبدیل فازی برای پایش داده های استخراج شده با استفاده از نمودار کنترل نسبت بزرگ نمایی تشکیل شده است. جهت اعتبارسنجی نتایج، از نرم افزار متلب بهره گرفته شده است.
یافته هانتایج نشان دادند که مدل توسعه یافته برخوردار از عملکرد موثر برای کنترل کیفیت اقلام فنی در سیستم های دفاعی است. مدل مبتنی بر بخش فازی مثلثی نیز در کشف عیوب پس از تغییرات شدت روشنایی، بهتر از مدل کوشا و همکاران عمل کرده است.
نتیجه گیریاین تحقیق نه تنها اهمیت پردازش تصویر و تبدیل فازی را در صنعت دفاع تاکید می کند بلکه نشان دهنده کارآیی برتر مدل توسعه یافته در دستیابی به کنترل کیفیت اقلام فنی و بهبود فرآیندهای کنترلی است. نتایج مقایسه ای نیز تایید می کند که مدل مبتنی بر بخش فازی مثلثی، به ویژه در شناسایی عیوب پس از تغییرات نوردهی، از مدل کوشا و همکاران بهتر عمل کرده است. استفاده روزافزون از پردازش تصویر و تبدیل فازی در آینده نشان دهنده اجتناب ناپذیری صنایع دفاع از این تکنیک ها به منظور دستیابی به اهداف، کنترل بهینه و ارتقاء اقلام فنی است.
کلید واژگان: صنایع دفاعی، تبدیل فازی، پردازش تصویر، نمودار کنترل GLRObjectiveThe main goal is to propose a model for quality control in the defense industry, utilizing image processing and fuzzy transform. Emphasis is on selecting the optimal generalized fuzzy transform section for image compression to enhance the performance of defense and combat weapons.
MethodologyThe methodology employs modern image processing and fuzzy transform techniques for statistical quality control. High-volume data analysis occurs in production lines, managing processes for defense and combat weapon products like glass and metals. MATLAB is the implementation platform, emphasizing the optimal selection of the generalized fuzzy transform section for image compression and processing.
ResultsMATLAB validation confirms the success of our model in quality control for defense systems. Comparative studies show the triangular fuzzy section model excels, especially in defect detection post-illumination changes, surpassing Kusha et al. in most cases.
ConclusionIn conclusion, our study emphasizes the vital role of image processing and fuzzy transform techniques in defense. The developed model successfully achieves quality control goals, optimizes processes, and enhances defense and combat weapon quality. This reflects a growing industry trend, with an increasing adoption of these methods to meet goals and address challenges.
Keywords: Quality Control, Defense Industry, Fuzzy Transformation, Image Processing, GLR Control Chart -
The application of machine learning technologies for cancer detection purposes are rising due to their ever-increasing accuracy. Melanoma is one of the most common types of skin cancer. Detection of melanoma in the early stages can significantly prevent illness and fetal death. The application of innovative machine learning technology is highly relevant and valuable due to medical practitioners' difficulty in early-stage diagnoses. This paper provides an open-source tutorial on the performance of an algorithm that helps to diagnose melanoma by extracting features from dermatoscopic images and their classification. First, we used a Dull-Razor preprocessing method to remove extra details such as hair. Next, histogram adjustments and lighting thresholds were used to increase the contrast and select lesion boundaries. After using a threshold, a binary-classified version of image was obtained, and the boundary of the lesion was determined. As a result, the features from skin tissue were extracted. Finally, a comparative study was conducted between three methods which are Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN). The results show that ANN could achieve better accuracy (83.5%). In order to mitigate the biases in existing studies, the source code of this research is available at hadi-naghavipour.com/ml to serve aspiring researchers for improvement, correction and learning and provide a guideline for technology manager practitioners.Keywords: Artificial Neural Network, Multi-Layer Perceptron, Support vector machine, K-Nearest, skin cancer, image processing
-
شناسایی کارمندان بهره ور و تجزیه و تحلیل ریزش آن ها با استفاده از ابزارهای داده کاوی بدون دخالت انسانی از زمینه های تحقیقاتی جذاب در مدیریت منابع انسانی است. این پژوهش با ارایه یک روش خوشه بندی ترکیبی از K-means و PAM یک سیستم کمکی نوآورانه برای برچسب گذاری خودکار بر روی داده های عددی را ایجاد کرده است بگونه ای که به شناسایی کارکنان بهره ور سازمانی و تقسیم بندی آن ها به سطوح مختلف بهره وری و بررسی ریزش آن ها می پردازد. برای ارزیابی نتایج از بررسی اختلافات مقادیر واقعی و برچسب خورده (93 درصد دقت برچسب گذاری) و معیار نوآورانه پردازش تصویر خوشه های نهایی با استفاده از SVD استفاده شده است. نتایج حاصل از اجرای الگوریتم منجر به برچسب گذاری 4 خوشه تحت برچسب های کارمندان بهره ور متوسط و خوب ترک کننده و کارمندان بهره ور عالی و ضعیف باقی مانده در سازمان می شود که متناسب با هریک از خوشه ها سیاست های مربوط به حفظ، بهبود بهره وری و جایگزینی اتخاذ می شود.کلید واژگان: کارمندان بهره ور، ریزش کارکنان، خوشه بندی ترکیبی، برچسب گذاری خودکار، پردازش تصویرIdentifying productive employees and analyzing their turnover by data mining tools without human intervention is an attractive research field in human resource management. This study develops an innovative auxiliary system for automatic labeling of numerical data by providing a hybrid clustering algorithm of K-means and partition around medoids (PAM) methods to identify organizational productive employees and to divide them into different productivity levels. The model is evaluated by calculating the differences between actual and labeled values (93% labeling accuracy) and an innovative criterion for image processing of the final clusters using the singular value decomposition (SVD) algorithm. Ultimately, the results of the algorithm determine four labels of middle and good productive employees who leave the organization and excellent and weak productive employees who stay in the organization; according to each cluster, policies are adopted for their retaining, productivity improvement, and replacement.Keywords: Productive employees, employee turnover, Hybrid clustering, Auto labeling, image processing
-
هدف
بیماری سرطان سینه یکی از مهم ترین و شایع ترین نوع سرطان ها در جهان است. دو نوع سرطان سینه وجود دارد سرطان خوش خیم و سرطان بدخیم. حالت خوش خیم رشد ضعیفی در بدن دارد و به ندرت در مناطق دیگر بدن توزیع می شود و همچنین دارای ویژگی های مشخصی است؛ اما در نوع بدخیم تمایل به گسترش سریع تر را می بینیم که برای زندگی فرد خطرآفرین است؛ بنابراین، طبقه بندی آن به این دو حالت برای تشخیص و درمان و... بسیار ضروری و مهم است.
روش شناسی پژوهش:
ابتدا تصویر ماموگرافی که از سینه ی بیماران تهیه شده با کمک نظر پزشکان مورد ارزیابی قرار گرفت و سپس تصاویر مورد پردازش قرار گرفت و در این مرحله با استفاده از منطق فازی موفق شدیم که سرطان و نوع آن را سریع تر شناسایی نماییم.
یافته ها:
در این مقاله الگوریتمی جدید برای تشخیص سرطان خوش خیم و بدخیم پیشنهاد می شود، هر یک از شاخه های خوش خیم و بدخیم دارای دو نوع آدنوز تومور و تومور فیلودس است و بدخیم دارای دو نوع سرطان مجاری و سرطان پاپیلار است. در این مقاله الگوریتمی را برای تشخیص سرطان سینه پیشنهاد و بررسی کردیم که شامل چهار مرحله است. مرحله اول مرحله پیش پردازش است، مرحله دوم برای تجزیه وتحلیل تصویر که از تبدیل موجک برای تجزیه وتحلیل تصاویر استفاده می شود و مرحله سوم استخراج ویژگی های سودمند می باشد که از نتایج حاصل از تبدیل موجک برای به دست آوردن آن بهره می بریم و مرحله چهارم این است که با استفاده از منطق فازی برای شناختن دو نوع خوش خیم یا بدخیم تصویر را بررسی کنیم.
اصالت/ارزش افزوده علمی:
ارایه روش جدیدی که به کمک آن بتوان بیماری را شناسایی کرد و مانع از تبدیل شدن آن به نوع بدخیم شد اهمیت بسیار زیادی دارد.
کلید واژگان: سرطان سینه، منطق فازی، پردازش تصویر، تبدیل موجکPurposeBreast cancer is one of the most important and common types of cancer in the world. There are two types of breast cancer: benign cancer and malignant cancer. The benign condition has poor growth in the body and is rarely distributed in other areas of the body and also has certain characteristics. But in the malignant type, we see a tendency to spread faster, which is dangerous for a person's life. Therefore, its classification into these two modes is very necessary and important for diagnosis and treatment.
MethodologyFirst, mammographic images of patients' breasts were evaluated with the help of doctors and then the images were processed. At this stage, we succeeded in using fuzzy logic to identify cancer and its type more quickly.
ResultsIn this article, a new algorithm for the diagnosis of benign and malignant cancers is proposed. Each of the benign and malignant branches has two types of tumor adenosis and phyllodes tumor, and malignant has two types of duct cancer and papillary cancer. In this article, we propose an algorithm for diagnosing breast cancer that includes four steps. The first stage is the preprocessing stage, the second stage is for image analysis, which uses wavelet transform to analyze images, and the third stage is the extraction of useful features that we use the results of wavelet transform to obtain it, and the fourth stage That is, we use fuzzy logic to identify two types of benign or malignant images.
Originality/Value:
A new way to diagnose the disease and prevent it from becoming malignant is very important.
Keywords: breast cancer, Fuzzy logic, image processing, wavelet transform -
رفتار رانندگان و عابران پیاده، کنترل ترافیک و تصادفات، تحت تاثیر نقش و عملکرد واقعی علائم قائم و افقی به ویژه خط کشی می باشد. خط کشی به تنهایی و یا به صورت مکمل برای سایر علائم راهنمایی، عملکرد مثبتی در اصلاح الگوی رفتار کاربران راه دارد؛ در بعضی از شرایط مانند تفکیک کانال ها یا خطوط ترافیک، جداسازی مسیرهای رفت و برگشت، مشخص نمودن محدوده عبور عرضی عابران پیاده، خط کشی تنها تسهیلات انتقال مقررات و تنظیم کننده رفتار رانندگان است. حرکت وسایل نقلیه از بین خطوط ترافیکی یکی از الگوهای رفتاری صحیحی است که همواره مورد توجه مدیران شهری بوده است. هدف از این تحقیق، بررسی اثرات علائم افقی و به ویژه خط کشی در الگوی رفتار رانندگان شهری در حفظ خط در شرایط مختلف وضعیت خط کشی خیابان های اصلی شهری به صورت علمی است. برای شناسایی وضعیت خط کشی و کیفیت سطح انتقال پیام، از ابزار و روش پردازش تصویر برای تشخیص میزان کنتراست رنگ و از فیلم های دروبین نظارت مرکز کنترل ترافیک شهرداری برای تامین داده ها استفاده شده است. نتایج مطالعات قبل و بعد از خط کشی جدید در این تحقیق نشان می دهد، به طور متوسط الگوی انحراف جانبی وسایل نقلیه و تمایل رانندگان برای حرکت در میانه خطوط ترافیکی به میزان درصد19 اصلاح می شود. مسئولان انتظامی راهور ناجا و مدیران شهری با توجه به وضعیت خط کشی و سطح انتقال پیام آنها در الویت بندی، تجدید و اصلاح خط کشی خیابان ها و معابر شهری با توجه به نتایج این تحقیق می توانند موثرتر تصمیم گیری نمایند.
کلید واژگان: الگوی رفتار رانندگی، حفظ خط، کیفیت خط کشی، پرادزش تصویر، تصمیم گیری در مدیریت ترافیکDrivers behavior, traffic control, and accidents are under the effect of actual role and performance of vertical and horizontal signs especially road marking. Road marking alone or as a supplement for other traffic signs, has a positive performance in modifying behavior model of road users. Some conditions, such as separation channels or traffic lines, separation of shuttle routes, identifying limit cross crossing pedestrian, marking are the only facility of transferring regulations and regulator drivers behavior. Moving vehicles from the middle and the center of traffic lanes is one of the correct behavior patterns that have been considered by city managers. One of the issues in desert areas and places with precipitation with long time after a short time, road marking of city streets and roads between cities under the influence of pollution and the effectiveness of wheeled vehicles; their efficiency and their message transferring is reduced very much. The aim of this study was to investigate the effects of horizontal signs especially road marking, on drivers behavior model in the city for lane keeping in different conditions the status of road marking in the main streets of the city, the image-processing tools is used for determining the status of road marking and the quality of the convey a message as well as for detecting the color contrast. The results of studies before and after the new road marking shows the average lateral deviation model of vehicles and drivers tendency were modified a rate of 19% for moving in the middle of traffic lanes. Officials of NAJA traffic police and city managers can make decisions more effective according to the results of this research with respect to the status of road marking and convey their message in the renewal priorities and reforming marking city streets.
Keywords: Driving Behavior Model, Lane Keeping, The Quality of Road Marking, Image Processing, Decision Making in Traffic Management
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.