[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 38
تعداد مشاهده ی مقالات: 3620538
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 998953

مقالات دریافت شده: 868
مقالات پذیرفته شده: 365
مقالات رد شده: 493
مقالات منتشر شده: 362

نرخ پذیرش: 42.05
نرخ رد: 56.8

میانگین دریافت تا پذیرش: 400 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 510.2 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
استفاده از توصیف‌گرهای شکل در رده‌بندی داده‌های شکل
میثم مقیم بیگی*
چکیده:   (67 مشاهده)

رده‌بندی داده‌های شکل یکی از مسائل مهم در تحلیل آماری اشکال و یادگیری ماشین است. در این مقاله، یک مدل رگرسیون چندجمله‌ای لوژستیک بر اساس توصیف‌گرهای شکل برای رده‌بندی پیکربندی‌های برچسب‌دار معرفی شده است. در این مدل، متغیرهای توضیحی شامل مجموعه‌ای از توصیف‌گرهای هندسی مانند مساحت، کشیدگی، تحدب و دایره‌ای بودن بوده و متغیر پاسخ نشان‌دهنده‌ی رده هر پیکربندی است. استفاده از این توصیف‌گرها امکان حفظ اطلاعات هندسی ضروری را فراهم کرده و دقت رده‌بندی را بهبود می‌بخشد. مدل پیشنهادی در این مقاله با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی‌شده و مجموعه داده‌های واقعی مورد ارزیابی قرار گرفته است.  نتایج حاصل نشان دهنده‌ی عملکرد مناسب مدل است. علاوه‌بر این، روش پیشنهادی با یکی از  روش‌های موجود در نوشتگان مقایسه شد و نتایج حاکی از برتری آن در دو معیار دقت رده‌بندی  و سادگی محاسباتی بود.

واژه‌های کلیدی: رگرسیون لوژستیک، توصیف‌گر شکل، داده شکل، رده‌بندی.
متن کامل [PDF 3132 kb]   (45 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: آمار کاربردی
دریافت: 1403/4/23 | پذیرش: 1404/2/10
فهرست منابع
1. فتوحی حمیدرضا و گل‌علی‌زاده موسی (1391)، بهبود عملکرد تحلیل ژئودزیک اصلی در تحلیل آمار شکل، مجله علوم آماری، ۶(۲)، ۲۱۹-۲۳۶.
2. مقیم بیگی میثم (1401)، رگرسیون لوژستیک چندجمله‌ای نیمه پارامتری برای رده‌بندی داده‌های شکل، مجله علوم آماری، ۱۶(۲)، ۴۴۹-۴۶۸.
3. مقیم بیگی میثم و گل‌علی‌زاده موسی (1398)، مدل‌بندی رگرسیونی شکل از طریق مثلثی کردن، مجله علوم آماری، ۱۳(۱)، ۱۸۵-۱۹۶.
4. Akaike, H. (1973). Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle. In B. N. Petrov & F. Csaki (Eds.), Proceedings of the 2nd International Symposium on Information Theory.
5. Bookstein, F. L. (1986). Size and Shape Spaces for Landmark Data in Two Dimensions (with Discussion). Statistical Science, 1(2), 181-242. https://doi.org/10.1214/ss/1177013696 [DOI:10.1214/ss/1177013702]
6. Chaki, J., & Dey, N. (2020). Image Color Feature Extraction Techniques: Fundamentals and Applications. Springer Nature. [DOI:10.1007/978-981-15-5761-3]
7. Cox, D. R., & Snell, E. J. (1989). Analysis of Binary Data. Chapman and Hall/CRC.
8. Debavelaere, V., Durrleman, S., & Allassonnière, S. (2020). Learning the Clustering of Longitudinal Shape Data Sets into a Mixture of Independent or Branching Trajectories. International Journal of Computer Vision, 128(12), 2794-2809. [DOI:10.1007/s11263-020-01337-8]
9. Fotouhi, H. & Golalizadeh, M. (2013). Improving Performance of the Principal Geodesic Analysis in Statistical Shape Analysis, JSS, 6(2), 219-236.
10. Kendall, D. G. (1977). The Diffusions of Shape. Advances in Applied Probability, 9(3), 428-430. [DOI:10.2307/1426091]
11. Moghimbeygi, M. (2023). Semiparametric Multinomial Logistic Regression Model to Classify‎ ‎Shape Data. JSS , 16(2), 11 [DOI:10.52547/jss.16.2.449]
12. Moghimbeygi, M. and Golalizadeh, M. (2019). Regression Modelling of Shape Through Triangulation, JSS, 13(1), 185-196. [DOI:10.29252/jss.13.1.185]
13. Moghimbeygi, M., & Nodehi, A. (2022). Multinomial Principal Component Logistic Regression on Shape Data. Journal of Classification, 39(3), 1-22. [DOI:10.1007/s00357-022-09423-x]
14. Rosin, P. L. (2005). Computing Global Shape Measures. In Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision (pp. 177-196). [DOI:10.1142/9789812775320_0010]
15. Rostami, R., Bashiri, F. S., Rostami, B., & Yu, Z. (2019).‎ A Survey on Data Driven 3D Shape Descriptors. In Computer graphics forum (Vol. 38, No. 1, pp. 356-393). [DOI:10.1111/cgf.13536]
16. Russakoff, D. B., Tomasi, C., Rohlfing, T., & Maurer, C. R. (2004). Image Similarity Using Mutual Information of Regions. In Computer Vision - ECCV 2004: 8th European Conference on Computer Vision, Prague, Czech Republic, May 11-14, 2004. Proceedings, Part III (Vol. 3022, pp. 596-607). Springer. [DOI:10.1007/978-3-540-24672-5_47]
17. Schwarz, G. (1978). Estimating the Dimension of a Model. The Annals of Statistics, 6, 461-464. [DOI:10.1214/aos/1176344136]
18. Simó, A., Ibáñez, M. V., Epifanio, I., & Gimeno, V. (2020). Generalized Partially Linear Models on Riemannian Manifolds. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 69(3), 641-661. [DOI:10.1111/rssc.12411]
19. Srivastava, A., Joshi, S. H., Mio, W., & Liu, X. (2005). Statistical Shape Analysis: Clustering, Learning, and Testing. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(4), 590-602. [DOI:10.1109/TPAMI.2005.86] [PMID]
20. Venables, W. N., & Ripley, B. D. (2002). Modern Applied Statistics with S (4th ed.). Springer. [DOI:10.1007/978-0-387-21706-2]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.03 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4714