پروپوزال ارائه یک الگوریتم جدید برای خوشه‌بندی فازی داده‌های تصویری با استفاده از K-Means و روش‌های یادگیری عمیق

پروپوزال ارائه یک الگوریتم جدید برای خوشه‌بندی فازی داده‌های تصویری با استفاده از K-Means و روش‌های یادگیری عمیق

پروپوزال ارائه یک الگوریتم جدید برای خوشه‌بندی فازی داده‌های تصویری با استفاده از K-Means و روش‌های یادگیری عمیق، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به بهبود دقت و کارایی خوشه‌بندی در تحلیل تصاویر کمک کند. با توجه به پیچیدگی‌های موجود در داده‌های تصویری و نیاز به شناسایی الگوهای دقیق، این تحقیق می‌تواند به ارتقاء کیفیت پردازش تصویر منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به بررسی یک الگوریتم جدید برای خوشه‌بندی فازی داده‌های تصویری می‌پردازد که با ترکیب روش K-Means و یادگیری عمیق طراحی شده است. هدف این مدل، بهبود دقت و کارایی در خوشه‌بندی تصاویر با استفاده از ویژگی‌های استخراج شده از شبکه‌های عصبی عمیق است.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از مجموعه داده‌های تصویری شامل تصاویر طبیعی و مصنوعی برای آموزش مدل.
استخراج ویژگی‌ها: به کارگیری شبکه‌های عصبی عمیق (مانند CNN) برای استخراج ویژگی‌های پیچیده از تصاویر.
مدل‌سازی با K-Means: پیاده‌سازی الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی تصاویر بر اساس ویژگی‌های استخراج شده و ایجاد خوشه‌های فازی.
تحلیل نتایج: ارزیابی کیفیت خوشه‌ها با استفاده از معیارهای مختلف مانند Silhouette Score و Davies-Bouldin Index.

کاربردها:
این الگوریتم می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص اشیاء، طبقه‌بندی تصاویر، و تحلیل محتوای بصری مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در خوشه‌بندی تصاویر کمک کند و همچنین زمان لازم برای پردازش را کاهش دهد. این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در داده‌های تصویری منجر شود.
این موضوع نه تنها بر روی خوشه‌بندی فازی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های تصویری نیز می‌پردازد.