تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : أسلوب دمج المعلومات من مصادر متعددة لأنظمة استرجاع الصور Multi Sources Fusion Method for Image Retrieval System   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : في الآونة الأخيرة، أصبحت أنظمة استرجاع الصور بصفة عامة وأنظمة استرجاع الصور بناء على المحتوى (CBIR) بصفة خاصة مجال بحث هام يُستخدم في مختلف المجالات. منذ الأيام الأولى، وأنظمة CBIR تعاني من وجود "مشكلة الفجوة الدلالية" الذي هو عدم وجود تطابق بين خصائص الصورة البصرية وبين النتائج التي يريدها ويتوقعها المستخدم. هذه الرسالة المقترحة تحاول سد هذه الفجوة من خلال تصميم نظام لـCBIR للويب باستخدام تقنية دمج المعلومات من عدة وسائط. الهدف الرئيسي من هذه الرسالة هو تصميم وتنفيذ نظام يساهم في سد الفجوة الدلالية في أنظمة استرجاع الصور العامة كالصور المتواجدة في الشبكة العنكبوتية. أيضا من اهم اهداف الرسالة دراسة الأعمال الحالية في مجال دمج المعلومات في تطبيقات الوسائط المتعددة بصفة عامة وفي أنظمة استرجاع الصور بصفة خاصة ودراسة نقاط القوة والضعف في كل طريقة. الأسلوب المقترح لدمج معلومات الصورة النصية والمرئية لأنظمة استرجاع الصور - والتي هي الاتجاه الحديث في أبحاث استرجاع الصور- يجمع بين اثنين من تقنيات تنقيب البيانات لاسترداد الصور ذات الصلة لغويا: خوارزمية منجم قواعد التجميع (ARM) وخوارزمية المجموعات (clustering) ويسمى MFAR. منجم قواعد التجميع الدلالي يتم إنشاؤه في المرحلة الأولى offline حيث يتم في هذه المرحلة اكتشاف قواعد الارتباط بين مجموعات الصور المقسمة بناء على العلاقات اللغوية للنص و مجموعات الصور المقسمة بناء على المحتوى البصري. هذا المنجم يتم حفظه لاستخدامه لاحقا في مرحلة استرجاع الصورonline . للتأكد من فاعلية النظام المقترح، تم تنفيذ النظام بإستخدام لغة C#.NET وباستخدام العديد من الأدوات لاستخراج الصفات المرئية والنصية للصور و لتقسيم الصور الى مجموعات clusters ثم أُجريت التجربة على أكثر من 54500 من صور ImageCLEF 2011 ويكيبيديا. تم مقارنة نتائج MFAR مع نتائج نظام MMRetrieva و هو نظام على الانترنت تم انشاؤه لاسترجاع نفس مجموعة الصور المستخدمة في التجربة. والنظام الثاني الذي تمت المقارنة به هو نفس النظام المقترح في الرسالة ولكن دون استخدام منجم قواعد التجميع. أظهرت النتائج المتحصل عليها أن الطريقة المقترحة قد حققت أفضل قيمة للدقة Precision, Recall and Mean Average Precision بين فئات استعلام مختلفة.  المشرف : د. محمد عبدالشكور أمين  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1435 هـ 2014 م  المشرف المشارك : د. منيرة محمد طيلب  تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, July 21, 2014  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني رانية احمد الغامدي Alghamdi, Raniah Ahmad باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  37203.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث