ترجمه فارسی مقاله CCFExp: سنتز تصویر صورت با مدل انتشار متقابل فیوژن چرخه برای افراد فلج صورت

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی CCFExp: Facial Image Synthesis with Cycle Cross-Fusion Diffusion Model for Facial Paralysis Individuals
عنوان مقاله به فارسی CCFExp: سنتز تصویر صورت با مدل انتشار متقابل فیوژن چرخه برای افراد فلج صورت
نویسندگان Weixiang Gao, Yifan Xia
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 12
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات Submitted 11 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Facial paralysis is a debilitating condition that affects the movement of facial muscles, leading to a significant loss of facial expressions. Currently, the diagnosis of facial paralysis remains a challenging task, often relying heavily on the subjective judgment and experience of clinicians, which can introduce variability and uncertainty in the assessment process. One promising application in real-life situations is the automatic estimation of facial paralysis. However, the scarcity of facial paralysis datasets limits the development of robust machine learning models for automated diagnosis and therapeutic interventions. To this end, this study aims to synthesize a high-quality facial paralysis dataset to address this gap, enabling more accurate and efficient algorithm training. Specifically, a novel Cycle Cross-Fusion Expression Generative Model (CCFExp) based on the diffusion model is proposed to combine different features of facial information and enhance the visual details of facial appearance and texture in facial regions, thus creating synthetic facial images that accurately represent various degrees and types of facial paralysis. We have qualitatively and quantitatively evaluated the proposed method on the commonly used public clinical datasets of facial paralysis to demonstrate its effectiveness. Experimental results indicate that the proposed method surpasses state-of-the-art methods, generating more realistic facial images and maintaining identity consistency.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

فلج صورت یک بیماری ناتوان کننده است که بر حرکت عضلات صورت تأثیر می گذارد و منجر به از بین رفتن قابل توجه در صورت می شود.در حال حاضر ، تشخیص فلج صورت یک کار چالش برانگیز است ، که اغلب به قضاوت ذهنی و تجربه پزشکان متکی است ، که می تواند تنوع و عدم اطمینان را در روند ارزیابی ایجاد کند.یکی از برنامه های امیدوارکننده در شرایط واقعی زندگی ، تخمین خودکار فلج صورت است.با این حال ، کمبود مجموعه داده های فلج صورت ، توسعه مدل های یادگیری ماشین قوی برای تشخیص خودکار و مداخلات درمانی را محدود می کند.برای این منظور ، این مطالعه با هدف سنتز یک مجموعه داده فلج با کیفیت بالا برای پرداختن به این شکاف ، امکان آموزش الگوریتم دقیق تر و کارآمدتر را فراهم می کند.به طور خاص ، یک مدل تولید کننده بیان متقابل چرخه جدید (CCFEXP) بر اساس مدل انتشار ، برای ترکیب ویژگی های مختلف اطلاعات صورت و تقویت جزئیات بصری ظاهر و بافت صورت در مناطق صورت پیشنهاد شده است ، بنابراین تصاویر مصنوعی صورت ایجاد می کند که به طور دقیق نشان دهنده آن است.درجات مختلف و انواع فلج صورت.ما از لحاظ کیفی و کمی روش پیشنهادی را در مجموعه داده های بالینی عمومی که معمولاً از فلج صورت استفاده می شود ، ارزیابی کرده ایم تا اثربخشی آن را نشان دهد.نتایج تجربی نشان می دهد که روش پیشنهادی از روشهای پیشرفته ای فراتر می رود ، تصاویر واقع بینانه تری را ایجاد می کند و قوام هویت را حفظ می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.