Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
روت (به انگلیسی: Ruth) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در آلاباما واقع شده است. روت ۲۹۶٫۸۸ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
سند مونتین (به انگلیسی: Sand Mountain) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در آلاباما واقع شده است. سند مونتین ۱۵۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
سانفورد اسپرینگز (به انگلیسی: Sanford Springs) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان چروکی، آلاباما واقع شده است. سانفورد اسپرینگز ۱۸۵٫۰۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
سمن (به انگلیسی: Seman) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در آلاباما واقع شده است. سمن ۲۲۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
اسکریمر (به انگلیسی: Screamer) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در آلاباما واقع شده است. اسکریمر ۱۰۲٫۱۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
سیکس مایل (به انگلیسی: Six Mile) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان مورگان، آلاباما واقع شده است. سیکس مایل ۱۹۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
ساوت (به انگلیسی: South) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در آلاباما واقع شده است. ساوت ۱۱۷٫۰۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
استوارت (به انگلیسی: Stewart) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان هالی، آلاباما واقع شده است. استوارت ۴۱٫۱۵ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
استرود (به انگلیسی: Stroud) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در آلاباما واقع شده است. استرود ۲۵۷٫۸۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
داگلاس کلی (به انگلیسی: Kelly) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان داله، آلاباما واقع شده است. داگلاس کلی ۴۹٫۹۹ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
دستراکتید وبگاهی است که در ابتدا به عنوان وبلاگی با تمرکز روی بازی های ویدئویی در مارس ۲۰۰۶ توسط ینیر گنزالز ساخته شد. این شرکت از زیرمجموعه های شبکه انتوسیاست گیمینگ است. "دستراکتید" شامل شش قسمت اصلی است: صفحه اصلی که نویسندگان اخبار و نقدهای روزانه را ارسال می کنند، وبلاگ های جامعه، بخش ویدئو که تریلرها را به نمایش می گذارد، انجمن مخصوص گفتگو، بخش خرید و فروش که اعضای جامعه بازی ها را معامله می کنند، و بخش نبرد که کاربران در آن با یک دیگر رقابت می کنند. "دستراکتید" برای چندین جایزه در خصوص پوشش بازی های ویدئویی، از جمله جایزه ویبی، نامزد شده است.
کوتاکو یک وبگاه و وبلاگ بازی های ویدئویی است که در سال ۲۰۰۴ و به عنوان بخشی از شبکه گاوکر مدیا شروع به فعالیت کرد. یونیویزیون کامایونیکیشنز متعلق به شرکت یونیویزیون در اوت ۲۰۱۶ گاوکر مدیا را خرید و آن را با نام گروه رسانه ای گیزمودو معرفی کرد. امروزه و پس از سال ۲۰۱۲، "کوتاکو" توسط استفن توتیلو مدیریت می شود.
شاهدخت سوکه کو (; – ) دختر امپراتور گو شیراکاوا و مادرخوانده امپراتور آنتوکو و امپراتور گو-توبا، اهل ژاپن بود.
جایزه اهرمک طلایی که با نام جایزه گیمینگ مردمی هم شناخته می شود، یک مراسم جایزه مربوط به بازی های ویدئویی است که به بهترین بازی های ویدئویی سال بر اساس رأی مردمی در وبگاهی برخط جایزه می دهد. این جایزه پس از جایزه آرکید دومین جایزه قدیمی صنعت بازی های ویدئویی است. در ابتدا این جایزه فقط روی بازی های کامپیوتری متمرکز بود، اما بعداً با توجه به موفقیت کنسول های بازی مثل سگا مستر سیستم و سگا مگا درایو در انگلستان، بازی های کنسولی را هم دربر گرفت. این جایزه با داشتن بیش از نه میلیون رأی در سال ۲۰۱۴ به عنوان بزرگ ترین مراسم جایزه بازی های ویدئویی در آن سال شناخته شد. برندگان. ۲۰۲۲. مراسم ۲۰۲۲ در ۲۲ نوامبر ۲۰۲۲ برگزار شد. ۲۰۲۳. مراسم در سال ۲۰۲۳ در هتل رویال لنکستر در ۱۰ نوامبر ۲۰۲۳ برگزار شد و توسط تروی بیکر میزبانی شد. ۲۰۲۴. مراسم در سال ۲۰۲۴ در De Vere Grand Connaught Rooms در ۲۱ نوامبر ۲۰۲۴ برگزار شد و توسط بن استار میزبانی شد.
ملکه جهان نخستین همسر و همسر اصلی علاءالدین خلجی دومین پادشاه قدرتمند دودمان خلجی بود. او فرزند پادشاه قبلی این دودمان، جلال الدین فیروز خلجی عموی علاءالدین خلجی بود.
ورج یک وبگاه روزنامه نگاری فناوری و شبکه رسانه ای آمریکایی مدیریت شده توسط وکس مدیا است. این شبکه اخبار، داستان های طولانی، کتاب های راهنما، بررسی وسایل و پادکست ها را منتشر می کند. این وبگاه از چوروس، سکوی اختصاصی وکس مدیا برای انتشار اخبار و مطالب، استفاده می کند. سردبیر این وبگاه نیلای پاتل، ویرایشگر اجرایی آن دیتر بون و کارگردان ویرایشی آن هلن هاولاک است. "ورج" در ۱ نوامبر ۲۰۱۱ به راه افتاد. این وبگاه پنج جایزه ویبی را در سال ۲۰۱۲ برنده شد.
ویلیامسون (به انگلیسی: Williamson) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در ایالت نیویورک واقع شده است. ویلیامسون ۹٫۸ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۴۹۵ نفر جمعیت دارد و ۱۳۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
جوایز دی.آی.سی.ای (سابقاً با نام جوایز دستاورد تعاملی) مراسم جایزه ای در صنعت بازی های ویدئویی است. این مراسم توسط فرهنگستان هنر و علوم تعاملی به صورت سالانه در لاس وگاس برگزار می شود. برندگان دی.آی.سی.ای توسط رأی گیری میان متخصصان صنعت و اعضای فرهنگستان مشخص می شوند. دی.آی.سی.ای مخفف طراحی، نوآوری، برقراری ارتباط و سرگرم کردن است.
عروسک روسی یک مجموعه تلویزیونی آمریکایی است که توسط ناتاشا لیون، ایمی پولر و لسلی هیلندل تهیه شده است و در ۱ فوریه ۲۰۱۹ در نت فلیکس عرضه شده است. داستان. «عروسک روسی» ماجرای زن جوانی به نام نادیا است که به عنوان مهمان افتخاری در یک جشن ظاهراً اجباری حضور دارد. در حالی که او به طور مداوم می میرد خود را دوباره در همان مهمانی می یابد، پس برای کشف راز این اتفاق تلاش می کند.
جاده ای به جهنم یک فیلم اکشن و فانتزی آمریکایی محصول سال ۲۰۰۸ به کارگردانی آلبرت پایون می باشد.
فرهنگستان ملی داوران تجارت بازی ویدئویی یا NAVGTR، یک سازمان غیرانتفاعی است که از صنعت سرگرمی های تعاملی حمایت می کند. این سازمان جایزه NAVGTR را از سال ۲۰۰۱ و به صورت سالانه اهدا می کند. این سازمان بیش از ۶۰۰ عضو حرفه ای از خبرنگاران حوزه بازی های ویدئویی دارد که به نامزدها رأی می دهند. در سال ۲۰۱۳، این سازمان ۵۴ نوع جایزه اهدا کرد.
محمد بن عبدالله خطیب همچنین شناخته شده با نام سیدی محمد بن عبدالله (حدود ۱۷۱۰ – ۹ آوریل ۱۷۹۰) از سال ۱۷۵۷ تا هنگام مرگش، ۱۷۹۰ میلادی، سلطان علوی مراکش بود. او همچنین حکمران شهر مراکش در حدود سال ۱۷۵۰ بود. البته او به طور مختصر در سال ۱۷۴۸ سلطان بود. سلطنت. او فرزند سلطان عبدالله خطیب بود که برای شش بار حاکمیت کشور مراکش را در دست داشت. پدر وی جمعاً حدود ۱۹ سال بر این سرزمین حکم می راند. بعد از او پسرش یزید به حاکمیت مراکش رسید.
زَوئِر اوند زُن یا سَوئِر اند سان (تلفظ انگلیسی) یک شرکت آلمانی سازندهٔ سلاح گرم و ماشین آلات است و کهن ترین کارخانهٔ ساخت سلاح گرم آلمان است که هنوز فعالیت می کند. این شرکت در سال ۱۷۵۱ میلادی در شهر زول در امپراتوری مقدس روم (آلمان کنونی) تأسیس گشت. تولیدات این شرکت معمولاً با نام زَوئِر یا سَوئِر شناخته می شوند.
جوایز بازی اس اکس اس دبلیو جوایزی هستند که معمولاً در ماه مارس هر سال در جشنواره جنوب از جنوب غربی (اس اکس اس دبلیو) که در آستین، تگزاس برگزار می شود به بازی های ویدئویی داده می شوند. این جوایز بخشی از نمایشگاه بازی های اس اکس اس دبلیو است. این جوایز در سال ۲۰۱۳ راه اندازی شده و اولین دوره آن، جوایز بازی اس اکس اس دبلیو سال ۲۰۱۴ بود.
جوایز بازی آکادمی بریتانیا یک رویداد سالانه بریتانیایی در خصوص دستاوردهای برجسته خلاقانه در صنعت بازی های ویدئویی است. این رویداد اولین بار در سال ۲۰۰۴ و به دنبال بازسازی جوایز سرگرمی تعاملی بفتا برگزار شد. این جوایز توسط بفتا اهدا شده و معمولاً با نام جوایز بازی بفتا شناخته می شوند.
برگ پاییان نام یک زیرخانواده از تیره برگ پایان است.
برگ پاتبارها نام یک تبار از زیرخانواده برگ پاییان است.
اسرار پیتزبورگ (به انگلیسی: The Mysteries of Pittsburgh) یک فیلم آمریکایی محصول سال ۲۰۰۸ که بر اساس رمانی به همین نام از مایکل شیبن در سال ۱۹۸۸ است. نویسندگی و کارگردانی فیلم راوسون مارشال تربر بر عهده داشته است. فیلمبرداری در پیتسبورگ در اکتبر ۲۰۰۶ به پایان رسید. با اکران فیلم در سال ۲۰۰۸. اولین نمایش جهانی خود را در ژانویه ۲۰۰۸ در جشنواره فیلم ساندنس انجام داد. داستان فیلم در ۱۹۸۰ پیتسبورگ می گذرد و روابط دو مرد جوان با یک زن و بعداً با یکدیگر را دنبال می کند.
کاج دانه خوارهای غربی نام یک گونه از سرده لنگ ورقیان لپتوگلوسوس است.؛
نرخِ فرِیم (؛ فریم بر ثانیه یا به اختصار، FPS) یا فرِیم رِیت به بسامد (نرخ) است که در آن تصاویر متوالی (فریم ها) گرفته یا نمایش داده می شوند. این عبارت در مورد فیلم، گرافیک رایانه ای و سامانه های ضبط حرکت به کار می رود. نرخِ فرِیم ممکن است به صورت فرکانس فرِیم هم به کار برود و با واحد هرتز بیان شود. نرخ فریم در مشخصات دوربین الکترونیکی ممکن است به حداکثر نرخ ممکن اشاره داشته باشد، جایی که در عمل، تنظیمات دیگر (مانند زمان نوردهی) ممکن است فرکانس را به عدد کمتری کاهش دهند.. نرخ فریم در بازی ها. FPS یا ترجمه آن، فریم بر ثانیه، مخفف شده کلمات "Frames-Per-Second" است و به معنی این است که کارت گرافیک در یک ثانیه توانایی رندر چه مقدار فریم را داراست و چه مقدار فریم می تواند توسط نمایشگر یا صفحه نمایش در یک ثانیه نمایش داده شود. اولی به قدرت پردازش کارت گرافیک بستگی دارد ولی دومی کاملاً وابسته به Refresh Rate یا نرخ تازه سازی صفحه نمایش است. اگر نرخ فریم کارت گرافیک با نرخ تازه سازی نمایشگر یکی نباشد، در این هنگام پارکی تصاویر یا Screen tearing اتفاق می افتد که برای گیمرها آزاردهنده است. فنون همگام سازی عمودی تا حدی
این اتفاق را کاهش می دهد. انواع نرخ فریم. دسته بندی فریم برثانیه ها معمولاً و در اکثر اوقات به مقادیر زیر شناخته می شوند: ۳۰ فریم بر ثانیه. – شایع ترین نرخ فریم دیده شده در تمام شبکه های اجتماعی، همچنین این مقدار به عنوان کم ترین مقداری که می توان برای یک بازی استفاده کرد شناخته می شود، اما همچنان روان دیده می شود. امروزه اکثر کنسول های بازی ویدئویی از این حد فریم بر ثانیه استفاده می کنند. ۶۰ فریم بر ثانیه. ۶۰ فریم برثانیه که معمولاً به عنوان نرخ فریم ایده آل در نظر گرفته می شود، فقط توسط برخی از بازی های بهینه شده کنسول ها قابل دستیابی و بازی کردن است، در حالی که یک کامپیوتر بازی مناسب و معقول قادر به گرفتن ۶۰ فریم برثانیه در اکثر بازی ها خواهد بود، اگرچه بازی های سطح AAA ممکن است نیاز به درجه خاصی از تنظیمات بالا داشته باشند. این مقدار همچنین حداکثر فریم قابل نمایش توسط نمایشگر و تلویزیون های عادی است. ۱۲۰ فریم بر ثانیه. این نرخ فریم تنها توسط کامپیوترهای سطح بالایی قابل دسترسی است که یک نمایشگر با نرخ تازه سازی 144 هرتز داشته باشند، ۱۲۰ فریم برثانیه به طور قابل توجهی نرم تر از مقدار قبلی یعنی ۶۰ فریم برثان
یه است. ۲۴۰ فریم بر ثانیه. اوج نرخ فریمی که امروزه وجود دارد همین مقدار است. ۲۴۰ فریم برثانیه تنها در نمایشگرهایی با نرخ تازه سازی ۲۴۰ هرتز می تواند دیده شود مثل ۱۲۰ فریم برثانیه که فقط می توان آن را بر روی ۱۴۴ هرتز دید. با این حال تفاوت خیلی زیادی میان این دو مقدار دیده نمی شود. این امر، همراه با هزینه سخت افزاری حتی بیشتر از پیکربندی قبلی، باعث می شود که ۲۴۰ فریم برثانیه فقط توسط تعداد کمی از علاقه مندان به بازی مورد هدف قرار گرفته شود. کاربرد انواع نرخ فریم. تا ۱۶ فریم در ثانیه. فیلم هایی با این نرخ فریم روان نیستند؛ مگر برای ثبت صحنه های کم تحرک، ساخت ویدیوهای فست موشن و افکت موشن بلور. ۲۴ یا ۲۵ فریم در ثانیه. این نرخ فریم، استاندارد سینما و تلویزیون است. اغلب فیلم ها در سینما و تلویزیون با نرخ فریم ۲۴ فریم برثانیه پخش می شوند. این عدد، سرعت نرمال بسیاری از پدیده های روزمره را نشان می دهد و حداقل نرخ فریمی است که چشم انسان قادر به تفکیک تصاویر نیست. نرخ فریم بالاتر باعث روان تر شدن فیلم نمی شود و اگر نمی خواهید بعداً فیلم را ادیت کنید یا افکت هایی مثل حرکت آهسته اجرا کنید دلیلی ندارد این کار را انجام دهید
؛ چون در این حالت فقط حجم فایل بیشتر می شود. ۳۰ فریم در ثانیه. بیشترین کاربرد آن برای پخش زندهٔ مسابقات ورزشی است. ویدیوهای ضبط شده با این نرخ فریم را می توان با کاهش سرعت به ۲۴ فریم در ثانیه، تا حدی اسلوموشن کرد. ۴۸ تا ۶۰ فریم در ثانیه. عالی برای فیلم برداری از صحنه هایی مثل راه رفتن مردم، فوت کردن شمع، خندیدن، دست زدن. بسیاری از اسلوموشن های تلویزیونی با این نرخ فریم فیلم برداری می شوند؛ مثلاً با ۶۰ فریم برثانیه فیلم می گیرند و با ۲۴ فریم برثانیه پخش می کنند. ۹۰ تا ۱۲۰ فریم در ثانیه. ایده آل برای ساخت حرکت آهسته از صحنه های سریعی مثل دویدن انسان و حیوانات. این نرخ فریم بیشتر برای خلق صحنه هایی به کار می رود که بخواهیم سرعت ویدیو را در لحظات مهمی از فیلم کاهش دهیم. ۲۴۰ فریم در ثانیه. فیلم برداری از ترکیدن بادکنک، پاشِش آب. ۴۸۰ فریم در ثانیه. فیلم برداری از اشیاء متحرک با سرعت بالا. ۹۶۰ فریم در ثانیه. فیلم برداری از حرکات بسیار سریعی مثل انفجار بمب. ۱۰۰۰ فریم به بالا. نرخ فریم های این دسته بیشتر برای فیلم برداری از پدیده های خاص مثل شلیک گلوله یا انفجار بمب کاربرد دارند. به عنوان مثال ضبط حرکت پرتوی نور با ۱۰
تریلیون فریم در ثانیه! مانند دوربین کامپکت RX100 IV سونی یک دوربین ۱۰۰۰ فریمی می باشد و نمونه فیلم های آن موجود می باشد.
پاپرچمی تبارها نام یک تبار از زیرخانواده برگ پاییان است.
پاپرچمی ها نام یک سرده از تیره برگ پایان است. این سرده ۱۲ گونه دارد.
گیم آواردز یک مراسم جوایز سالانه مربوط به صنعت بازی های ویدئویی است. این مراسم توسط روزنامه نگار کانادایی بازی ها، جف کیلی که بیش از ده سال روی جوایز بازی های ویدئویی اسپایک کار کرده بود میزبانی می شود. این مراسم همچنین محل رونمایی از بازی های جدید و انتشار اخباری در مورد بازی های قبلاً رونمایی شده است. اولین دوره گیم آواردز در ۵ دسامبر ۲۰۱۴ برگزار شد. برگزاری. مراسم گیم آواردز تحت عنوان یک کمیته با حضور نمایندگانی از سازندگان سخت افزاری در شرکت های سونی، ماکروسافت، نینتندو و ای ام دی و همچنین تعدادی از افراد منتشر کننده بازی های کامپیوتری برگزار می شود. این کمیته با همکاری حدود سی سازمان خبری بازی های ویدیویی، بازی های مختلف را در دسته های مختلف تقسیم بندی می کند. تا قبل از سال ۲۰۱۷ علاوه بر اعضای کمیته، ۲۸ متخصص صنعت بازی نیز در رای گیری انتخاب بهترینِ هر بخش شرکت می کردند. اما از سال ۲۰۱۷ این تعداد به ۵۰ متخصص بازی کامپیوتری رسید. در سال ۲۰۱۹ چندین نشریه انگلیسی هم به اعضای کمیته اضافه شدند. در حال حاضر ۹۰٪ آرا توسط اعضای کمیته، ۵۰ متخصص بازی و نشریات انگلیسی انتخاب خواهد شد و ۱۰٪ آرا توسط آرای عمومی مردم
انتخاب خواهد شد. منابع. ۱۱.https://vigiato.net/p/341495
بلندپرش ها نام یک بالاخانواده از فروراسته زنجره ریختان است.
«آرک انجل» ، دومین قسمت از فصل چهارم مجموعه آنتولوژی علمی تخیلی بریتانیایی "آینه سیاه" است. این اپیزود توسط خالق سریال "آینه سیاه" یعنی چارلی بروکر نوشته شده و جودی فاستر آن را کارگردانی کرده است. «آرک انجل» همچون دیگر اپیزودهای فصل چهارم سریال در تاریخ ۲۹ دسامبر ۲۰۱۷ توسط نت فلیکس منتشر شد. این اپیزود، داستان زنی به اسم ماری سمبرل را دنبال می کند. زنی که به دلایل نامعلوم به تنهایی وظیفه بزرگ کردن دختر خود به نام سارا را برعهده دارد. ماری، زنی بسیار حساس و افراطی است و سعی دارد تا سارا را از هرگونه اتفاقات منفی دور کند. بعد از آنکه سارا برای مدتی هنگام بازی در پارک ناپدید می شود، ماری به یک مرکز علمی رفته و با تکنولوژی به اسم "آرک انجل" آشنا می شود که در واقع یک تراشه است که در داخل سر فرد قرار می گیرد. به کمک "آرک انجل"، ماری می تواند همواره جای سارا را پیدا کرد و چیزهای که او می بیند را تماشا کند. همچنین بر اساس امکانی که این دستگاه دارد، ماری می تواند دیدن صحنه های ناخوشایند را برای سارا ممنوع کند. استفاده از این تکنولوژی گرچه ابتدا موجب آرامش ماری است، اما با بزرگ شدن سارا؛ مشکلات تازه خود را نشان می دهد.
«آرک انجل» نخستین اپیزود از سریال "آینه سیاه" است که توسط یک زن کارگردانی شده و همچنین اولین اپیزودی است که تمرکز اصلی آن بر روی تأثیر تکنولوژی بر روابط خانوادگی است. اپیزود با واکنش های متوسطی از سوی منتقدان مواجه شد. علی رغم تحسین کارگردانی جودی فاستر و تیم بازیگری، بسیاری از منتقدان اشاره کردند که این اپیزود آنقدر جهان گسترده ای دارد که شاید بیشتر مناسب ساخت یک فیلم مستقل باشد تا اپیزود یک سریال. همچنین بعضی از منتقدان اشاره کردند که این اپیزود بیشتر از پرداختن به تأثیر تکنولوژی در خانواده، مفهوم قدیمی والدین هلیکوپتری را به موضوع اصلی خود تبدیل کرده است.
کف دهانان نام یک تیره از بالاخانواده بلندپرش ها است. دست کم ۱۶۰ سرده و ۹۹۰ گونه شناسایی شده از کف دهانان وجود دارد. به شفیره بلندپرش ها هم کف دهان گفته می شود.
شکسته بالان نام یک تیره از زیرراسته گردن بینیان است.
چارچوب تشخیص اشیاء Viola-Jones یک چارچوب تشخیص اشیاء در تصویر مبتنی بر یادگیری ماشین با ارائه نرخ تشخیص بلادرنگ است که در سال ۲۰۰۱ توسط پاول ویولا و مایکل جونز ارائه شد. اگر چه این چارچوب می تواند برای تشخیص انواع اشیاء آموزش داده شود، در ابتدا به منظور تشخیص چهره توسعه داده شده بود و اولین الگوریتم تشخیص چهرهٔ بلادرنگ به شمار می رود. مقاله ی اصلی سه نوآوری کلیدی ارائه می کرد. اولین نوآوری استفاده از نمایشی برای تصویر به نام تصویر انتگرالی بود که به کمک آن امکان محاسبه بسیار سریع ویژگی های مورد نیاز برای تشخیص در زمان ثابت فراهم می گردید. نوآوری دوم توسعه یک الگوریتم یادگیری ماشین مبتنی بر آدابوست به منظور انتخاب مجموعه ای کوچک اما کارا از میان مجموعه بزرگی از ویژگی های تصویری بود و نوآوری سوم ارائه یک معماری آبشاری به منظور ترکیب بهینه ٔ مجموعه ای از الگوریتم های طبقه بند آماری بود که به موجب آن قسمت های پس زمینه ٔ تصویر با الگوریتمهای طبقه بندی سریع دور ریخته می شوند و الگوریتمهای پیچیده تر طبقه بندی روی قسمتهای مهمتر تصویر تمرکز می کنند. با وجود اینکه تا کنون الگوریتمهای بسیار زیادی به منظور تشخیص چهره توس
عه داده شده اند می توان گفت از این میان الگوریتم ویولا جونز بیشترین تاثیر را بر دهه های پیش روی خود داشت و قادر بود با سرعت بسیار زیاد دقت مطلوبی در مکان یابی چهره ارائه دهد. شرح مسئله. مسئله تشخیص چهره یکی از مسائل شناخته شده بینایی رایانه ای است. مسئله مورد نظر چهره انسان را در تصاویر دیجیتال مکان یابی می کند. فرآیند تشخیص چهره به دو سوال پاسخ می دهد: اول اینکه آیا چهره ای در یک تصویر و یا دنباله ای از تصاویر ویدئویی وجود دارد؟ دوم اینکه این چهره در کجای تصویر واقع شده است؟ اغلب انسان ها می توانند این کار را به آسانی انجام دهند، اما یک کامپیوتر نیاز به دستورالعمل های دقیق و پیچیده ای دارد. پیچیدگی مسئله با تفاوت مقیاس تصویر، زاویه تصویربرداری، شرایط نوری متفاوت و پوشیده بودن قسمتی از چهره چند برابر می شود. با وجود اینکه تا کنون الگوریتمهای بسیار زیادی به منظور تشخیص چهره توسعه داده شده اند می توان گفت از این میان الگوریتم ویولا جونز بیشترین تاثیر را بر دهه های پیش روی خود داشت و قادر بود و اولین الگوریتم بلادرنگ مکان یابی چهره با دقتی مطلوب به شمار می رود. الگوریتم ویولا-جونز نیاز به نمای کامل صورت از جلو د
ارد. بنابراین برای تشخیص، کل چهره باید به سمت دوربین باشد و نباید به اطراف منحرف شود. در حالی که به نظر می رسد این محدودیت ها تا حدودی باعث کاهش کارایی الگوریتم می شوند در بسیاری از کاربردها این میزان کارایی قابل قبول است. از مزایای چارچوب ارائه شده این است که برای تشخیص چهره در مقیاس مختلف می توان به جای مقیاس تصویر، مقیاس ویژگی های استفاده شده را عوض کرد و همچنین می توان این الگوریتم را برای تشخیص اشیاء دیگری همچون خودرو آموزش داد. این الگوریتم به میزان قابل قبولی Robust است به این معنا که حساسیت بالا (مثبت صحیح) و تشخیص بالا (منفی صحیح) دارد و همچنین پردازش آن به صورت بلادرنگ صورت می گیرد. از نقاط ضعف این الگوریتم می توان به حساسیت به شرایط نوری و اندازه ٔ چهره در تصویر اشاره کرد. این الگوریتم همچنین در تشخیص چهره های چرخیده دچار مشکل می شود و ممکن است یک چهره را به عنوان چند چهره در همپوشانی زیرپنجره های مورد جستجو پیدا کند. علی رغم همه ٔ این موارد و توسعه ٔ روشهای جدید تشخیص چهره با استفاده از یادگیری عمیق که در تشخیص چهره از همه ٔ نژادها، در تمامی زوایا بدون حساسیت به مقیاس تصویر و شرایط نوری از کارایی
بسیار بالایی برخوردار هستند، نوآوری هایی که در این چارچوب ارائه شد امروزه هنوز هم در سایر مسائل بینایی رایانه ای به وفور مورد استفاده قرار می گیرد. اجزاء چارچوب. الگوریتم ویولاجونز با پیروی از کار Papageorgiou و دیگران به جای استفاده از مقادیر تک تک پیکسل های تصویر اقدام به استخراج ویژگی های مستطیلی شبه Haar می کند که با الهام از توابع پایه ٔ موجک هار شکل گرفته اند و قبلاً در حیطهٔ تشخیص اشیاء مبتنی بر تصویر مورد استفاده قرار گرفته بودند اما ویژگی های مورد استفادهٔ ویولا و جونز معمولاً پیچیده تر هستند. شکل سمت چپ نشانگر چهار نوع مختلف از ویژگی های مورد استفاده در چارچوب است. ارزش هر ویژگی مشخص شده برابر با مجموع تمام مقادیر پیکسل های داخل مستطیل های روشن است که از مجموع تمام پیکسل های داخل مستطیل های تیره کاسته می شوند. ویژگی های مستطیلی از این نوع در مقایسه با گزینه هایی مانند فیلترهای قابل هدایت که در تحلیل بافت و فشرده سازی تصویر استفاده می شوند بسیار ابتدایی به شمار می روند. اگرچه این ویژگی ها به لبه های عمودی و افقی و سایر ساختارهای ساده ٔ تصویری حساس هستند، با این وجود این حساسیت به هیچ عنوان انعطاف پذی
ر نیست. بر خلاف فیلترهای قابل هدایت تنها جهتی که می توان برای ویژگی های شبه Haar در نظر گرفت افقی، عمودی و قطری است اما تعداد بسیار زیاد این ویژگی ها توصیف قابل قبولی از تصویر ارائه می کند و استفاده از آن ها و ارزیابی سریع آن ها با استفاده از تصویر انتگرالی این محدودیت انعطاف را به میزان قابل قبولی جبران می کند. به منظور ارزیابی ویژگی های مستطیلی شبه Haar در زمان ثابت از تصویر انتگرالی استفاده می شود. پس از ساخته شدن تصویر انتگرالی مقدار هر کدام از این ویژگی ها فارغ از مکان و اندازهٔ آنها در تصویر با جمع و تفریق حداکثر نه عدد قابل محاسبه است. پس از ارزیابی تمام ویژگی ها، مجموعه ای از کاراترین آنها به کمک الگوریتم یادگیری ماشین آدابوست انتخاب شده و مورد استفاده قرار می گیرند. این چارچوب همچنین از یک معماری آبشاری برای پیداکردن سریع مناطق جالب توجه تصویر بهره می گیرد که امکان تشخیص چهره ٔ بلادرنگ را فراهم می کند. بنابراین اجزای این چارچوب عبارتند از: ویژگی های شبه Haar. ویژگی های شبه Haar عبارتند از نواحی روشن و تیره ٔ مستطیل شکلی که بر روی زیر پنجرهٔ ۲۴ در ۲۴ پیکسل مورد بررسی (نامزد احتمالی در برگیرندهٔ صورت)
تعریف شده اند. ارزش هر ویژگی مشخص شده برابر با مجموع تمام مقادیر پیکسل های داخل مستطیل های روشن است که از مجموع تمام پیکسل های داخل مستطیل های تیره کاسته می شوند. سایر نقاط عکس که خارج از این مستطیل ها قرار دارند در محاسبه ٔ ویژگی در نظر گرفته نمی شوند. به این ترتیب برای هر پنجرهٔ ۲۴ در ۲۴ پیکسل متناظر با یک ویژگی یک عدد به عنوان ارزش این ویژگی محاسبه میشود. موضوعی که موفقیت این ویژگی های مستطیل شکل را تضمین می کند استفاده از ویژگی های کمابیش مشترک چهره های انسانی است. تمامی چهره های انسانی دارای ویژگی های کمابیش مشابهی هستند. این قواعد می تواند با استفاده از ویژگی های شبه Haar تطبیق داده شوند. به عنوان مثال چند ویژگی مشترک برای چهره های انسانی عبارتند از: ترکیب خواص زیر ویژگی های مشترک صورت های انسانی را تشکیل می دهند: ویژگی هایی که ویولا و جونز استفاده می کنند دارای نواحی مستطیل شکل تیره و روشنی هستند که با مساحت برابر به صورت افقی یا عمودی در کنار هم قرار دارند. این ویژگی ها بر سه دسته هستند (تصاویر سمت راست): این سه نوع ویژگی در مکان های مختلف زیرپنجره ٔ ۲۴ در ۲۴ پیکسلی تعریف می شوند و تعداد آنها از ۱۸۰ ه
زار عدد بیشتر است. بنابراین نه تنها نیاز به روشی سریع برای ارزیابی مقادیر هر یک از این ویژگی ها احساس می شود، بلکه می بایست زیر مجموعه ٔ موثرتری از این ویژگی ها انتخاب شود که در ارزیابی تصویر نهایی مورد استفاده قرار گیرد. تصویر انتگرالی. همان طور که اشاره شد تعداد ویژگی های مورد استفاده در چارچوب ویولا-جونز متجاوز از ۱۸۰ هزار فیلتر است. به همین دلیل بدون استفاده از روشی سریع به منظور ارزیابی این ویژگی ها امکان آموزش الگوریتمهای طبقه بندی به منظور انتخاب زیرمجموعه ای موثر از این ویژگی ها و همچنین امکان ارزیابی بلادرنگ آنها روی زیر پنجره های نهایی تصویر وجود نخواهد داشت. همان طور که اشاره شد مقدار هر یک از این ویژگی ها از تفاضل مجموع مقادیر پیسکل های داخل نواحی تیره از مجموع مقدایر پیکسل های داخل نواحی روشن بدست می آید. ارزش ویژگی = Σ (پیکسل های در ناحیه سفید) - Σ (پیکسل در ناحیه سیاه) ویولا و جونز نشان دادند که چگونه می توان با استفادهٔ کارا از تصویر انتگرالی ویژگی های مستطیلی را در زمانی ثابت ارزیابی کرد، این روش مزیت سرعت ارزیابی قابل توجهی را نسبت به سایر ویژگی های پیچیدهٔ جایگزین فراهم آورد و استفاده از تص
ویر انتگرالی را در بینایی رایانه ای تثبیت کرد چرا که محاسبه ٔ تصویر انتگرالی تنها با یک بار عبور از روی تصویر اصلی قابل انجام است. در یک تصویر انتگرالی مقدار هر پیکسل برابر با مجموع تمام پیکسلهای بالا و سمت راست این پیکسل روی تصویر اصلی به علاوه ٔ مقدار خود پیکسل روی تصویر اصلی است: formula_1 که در آن formula_2 تصویر انتگرالی و formula_3 تصویر اصلی است. با استفاده از دو رابطه ٔ بازگشتی زیر می توان تصویر انتگرالی را تنها با یک بار عبور از روی تصویر اصلی ساخت: formula_4formula_5 که در آن formula_6 مقدار تجمعی سطری و formula_7 و formula_8 است. همان طور که در تصویر چپ نمایش داده شده است، با استفاده از تصویر انتگرالی می توان مجموع مقادیر داخل هر ناحیه ٔ مستطیلی روی تصویر اصلی را تنها با مقادیر چهار پیکسل روی تصویر انتگرالی محاسبه کرد. از آنجا که نواحی مستطیلی هر یک از ویژگی های شبه Haar همیشه در مجاورت یکدیگر قرار دارند، مثلا برای محاسبهٔ هر ویژگی دو-مستطیلی تنها به مقادیر شش پیکسل، برای محاسبهٔ هر ویژگی سه-مستطیلی تنها به مقادیر هشت پیکسل و برای محاسبهٔ هر ویژگی چهار-مستطیلی تنها به مقادیر نه پیکسل از تصویر انتگر
الی نیاز است. الگوریتم یادگیری. سرعتی که ویژگی ها ممکن است مورد ارزیابی قرار گرفته شوند به تعداد کافی آن ها را جبران نمی کند . با این حال، به عنوان مثال، در یک زیر پنجره 24x24 پیکسل استاندارد، مجموعه ای از ویژگی های محتمل به بزرگی وجود دارد و برای بررسی همه آن ها در هنگام تست یک تصویر گران تمام خواهد شد. بنابراین، چارچوب تشخیص ابعاد الگوریتم یادگیری AdaBoost را به کار می گیرد تا هم بهترین ویژگی ها را انتخاب کند و هم طبقه بندی هایی را یاد دهد که از آن ها استفاده می شود. این الگوریتم طبقه بندی "قوی" را به عنوان ترکیبی خطی از طبقه بندی های ساده "وزن ضعیف" ایجاد می کند. هر طبقه بندی ضعیف یک تابع آستانه بر اساس ویژگی formula_10است . مقدار آستانه formula_12و قطب formula_13 در رشته مشخص شده اند ، به همراه ضرایب formula_14. در اینجا یک نسخه ساده الگوریتم یادگیری گزارش شده است: ورودی: مجموعه ای از دنباله عکس های مثبت و منفی با برچسب های خود formula_15 . اگر تصویر یک چهره باشد formula_16، اگر نه formula_17 formula_17. مقدار دهی اولیه : تعیین یک وزن formula_19 برای هر تصویر i. برای هر ویژگی با formula_10 وزن ها را طوری