payamvha/North_RAG huggingface dataset:
آن‌ها را جبران نمی‌کند . با این حال، به عنوان مثال، در یک زیر پنجره 24x24 پیکسل استاندارد، مجموعه ای از ویژگی‌های محتمل به بزرگی وجود دارد و برای بررسی همه آن‌ها در هنگام تست یک تصویر گران تمام خواهد شد. بنابراین، چارچوب تشخیص ابعاد الگوریتم یادگیری AdaBoost را به کار می‌گیرد تا هم بهترین ویژگی‌ها را انتخاب کند و هم طبقه‌بندی‌هایی را یاد دهد که از آن‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم طبقه‌بندی "قوی" را به عنوان ترکیبی خطی از طبقه‌بندی‌های ساده "وزن ضعیف" ایجاد می‌کند. هر طبقه‌بندی ضعیف یک تابع آستانه بر اساس
می‌کند. هر طبقه‌بندی ضعیف یک تابع آستانه بر اساس ویژگی formula_10است . مقدار آستانه formula_12و قطب formula_13 در رشته مشخص شده‌اند ، به همراه ضرایب formula_14. در اینجا یک نسخه ساده الگوریتم یادگیری گزارش شده‌است: ورودی: مجموعه ای از دنباله عکس‌های مثبت و منفی با برچسب‌های 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 وزن‌ها را طوری تقسیم کنید که جمع آن‌ها یک شود. ویژگی را برای هر
تقسیم کنید که جمع آن‌ها یک شود. ویژگی را برای هر تصویر در مجموعه دنباله اعمال کنید، سپس آستانه بهینه و قطبش formula_21 پیدا کنید که خطای طبقه‌بندی وزن دار را به حداقل می‌رساند. یعنی … formula_22جایی که formula_23 وزن هر formula_14را به formula_25که با معکوس نرخ خطا متناسب است . در این روش بهترین مرتب‌کننده‌ها بیشتر در نظر گرفته می‌شوند. وزن‌های تکرار بعدی، برای مثال . formula_26، برای تصاویر i که به درستی طبقه‌بندی شده‌اند، کاهش می‌یابد. طبقه‌بندی‌کننده نهایی را تنظیم کنید. formula_27 معماری آبشار. در
نهایی را تنظیم کنید. formula_27 معماری آبشار. در آبشار، هر مرحله شامل یک طبقه‌بندی‌کننده قوی است. بنابراین تمام ویژگی‌ها در چند مرحله گروه‌بندیمی‌شوند که در آن هر مرحله دارای تعداد خاصی از ویژگی‌ها است. هر مرحله وظیفه دارد تعیین کند که آیا یک زیر پنجره معین، قطعاً یک صورت نیست یا ممکن است یکصورت باشد. یک زیر پنجره داده‌شده فوراً به عنوان صورتی که در هر کدام از مراحل شکست می‌خورد، کنارگذاشته می‌شود. یک چارچوب ساده برای آموزش آبشار در زیر آورده شده‌است: F(0) = 1.0; D(0) = 1.0; i = 0 while F(i)&gt; Ftarget
= 1.0; D(0) = 1.0; i = 0 while F(i)&gt; Ftarget increase i n(i) = 0; F(i)= F(i-1) while F(i)&gt; f × F(i-1) increase n(i) use P and N to train a classifier with n(I) features using AdaBoost Evaluate current cascaded classifier on validation set to determine F(i) and D(i) decrease threshold for the ith classifier until the current cascaded classifier has a detection rate of at least d × D(i-1) (this also affects F(i)) N = ∅ if F(i)&gt; Ftarget then evaluate the current cascaded detector on the set of
the current cascaded detector on the set of non-face images and put any false detections into the set N. معماری آبشاری مفهومی جالب برای عملکرد طبقه بنده‌ای فردی دارد. از آنجا که فعال‌سازی هر طبقه‌بندی‌کننده به‌طور کامل به رفتار سلف خود وابسته است، نرخ کاذب مثبت برای یک آبشار کلی عبارت است از: به‌طور مشابه، میزان تشخیص برابر است با: بنابراین برای مطابقت با نرخ‌های مثبت کاذب که معمولاً توسط ردیاب‌های دیگر بدست می‌آیند، هر طبقه‌بندی‌کننده می‌تواند با داشتن عملکرد ضعیف نامناسب دور شود. برای مثال برای یک آبشار
ضعیف نامناسب دور شود. برای مثال برای یک آبشار ۳۲ مرحله‌ای برایدستیابی به نرخ مثبت کاذب ۱۰ - ۶، هر طبقه‌بندی‌کننده تنها به نرخ مثبت کاذب حدود ۶۵ % دست می‌یابند. در زمان مشابه، در عین حال، هر طبقه‌بندی‌کننده باید به‌طور استثنایی قادر به دستیابی به نرخ‌های تشخیص مناسب باشد. برای مثال، برای دستیابی به نرخ تشخیص حدود ۹۰ %، هر طبقه‌بندی‌کننده درآبشاری ذکر شده نیاز به دستیابی به نرخ تشخیص تقریباً ۹۹.۷ % دارد. [ ۷ ] استفاده از Viola-Jones برای ردیابی شیء. در فیلم برداری از اشیا متحرک، لازم است که فرد تشخیص اشیا را
از اشیا متحرک، لازم است که فرد تشخیص اشیا را برای هر فریم اعمال کند. در عوض می‌توان از الگوریتم‌های ردیابی مانند الگوریتم klt برای تشخیص ویژگی‌های برجسته درون جعبه bounding وپی‌گیری حرکت آن‌ها بین فریم‌ها استفاده کرد. این کار نه تنها سرعت ردیابی را با حذف نیاز به ردیابی اشیا درهر فریم بهبود می‌بخشد، بلکه مقاومت را نیز به خوبی بهبود می‌بخشد، چون ویژگی‌های برجسته انعطاف‌پذیری یبیشتری نسبت به چارچوب تشخیص ویولا جونز [Viola-Jones] برای چرخش و تغییرات فوتومتریک دارند. [ ۸ ]
پاتریس دسیلتس متولد ۹ مه ۱۹۴۷، یک طراح بازی ویدئویی فرانسوی-کانادایی است که برای ساخت مجموعه کیش یک آدم‌کش مشهور شده است. دسیلتس روی ک"یش یک آدم‌کش"، "کیش یک آدم‌کش ۲" و ' کار کرده است. او همچنین برای کار روی ' شناخته شده است. در سال ۲۰۱۴، او یک شرکت مستقل به‌نام پاناچه دیجیتال گیمز را راه‌اندازی کرد. در این شرکت، او در حال کار روی بازی جدیدی به نام "اجداد: اودیسه بشریت" است.
محیط حل مسأله (PSE) نرم‌افزاری کامل، یکپارچه و تخصصی برای حل یک طبقه از مشکلات است، ترکیب خودکار روش های حل مسئله با ابزارهای انسانی برای هدایت حل مسئله. یک PSE همچنین می تواند به کاربران در فرمول سازی مشکل کمک کند. PSE نیز ممکن است به کاربران در حل مشکل کمک کند. PSE نیز به کمک کاربران در فرموله کردن مشکلات, انتخاب الگوریتم، شبیه سازی عددی ارزش و مشاهده و تجزیه و تحلیل نتایج ممکن است هدف PSE. خیلی از PSE ها در دهه 1990 عرضه شدند. آنها از زبان رشته مربوطه استفاده می کنند و اغلب از رابط کاربری گرافیکی مدرن
می کنند و اغلب از رابط کاربری گرافیکی مدرن استفاده می کنند. هدف این است که نرم‌افزار را برای استفاده از متخصصان در رشته های غیر علوم کامپیوتر آسان کند . PSE ها برای مشکلات عمومی مانند تجسم داده یا سیستم های بزرگ معادلات و برای زمینه های محدود علوم و مهندسی مانند طراحی توربین گاز در دسترس هستند . تاریخ. PSE چند سال پس از انتشار فورتن و الگول 60 منتشر شد، مردم فکر کردند که این سیستم با زبان سطح بالا باعث از بین بردن برنامه نویسان حرفه ای خواهد شد. با این حال، شگفت آور، PSE پذیرفته شده است و حتی اگر دانشمندان
شگفت آور، PSE پذیرفته شده است و حتی اگر دانشمندان از آن برای نوشتن برنامه ها استفاده کنند. برای محاسبات علمی موازی در سال 1960 معرفی شد که این اولین مجموعه مجموعه ای بود که در سال 1960 معرفی شد و این اولین مجموعه های سازماندهی شده با استانداردهای جزئی بود. در سال 1970، PSE در ابتدا برای ارائه زبان برنامه نویسی سطح بالا به جای Fortran همچنین Advent Packages Plotting کتابخانه ها مورد بررسی قرار گرفت. توسعه کتابخانه ها ادامه یافت و معرفی سیستم های گرافیکی و محاسباتی ارائه شد که تجسم داده ها است. تا دهه 1990،
ارائه شد که تجسم داده ها است. تا دهه 1990، Hypertext، Point و Click به سمت قابلیت تعامل رفت. در حال گذار، بخش "قطعات نرم‌افزاری" در نهایت وجود داشت. PSE در طی چند دهه اخیر، بسیاری از PSE ها توسعه یافته اند و برای حل مشکل و همچنین پشتیبانی از کاربران از دسته های مختلف، از جمله آموزش و پرورش، برنامه نویسی عمومی، آموزش نرم‌افزار CSE، اجرای کار و Grid / Cloud محاسبات. نمونه هایی از PSE. بهینه سازی عددی مبتنی بر شبکه. نرم‌افزار پوسته GOSPEL نمونه ای از چگونگی مدل سازی PSE برای مدل سازی EHL با استفاده از یک Grid
سازی PSE برای مدل سازی EHL با استفاده از یک Grid می باشد. با استفاده از PSe، می توان پیشرفت بهینه سازی را نمایش داد و همچنین با سایر شبیه سازی ها ارتباط برقرار کرد. PSE parallelis و بسیاری از محاسبات عددی فردی را در محاسبات عددی فردی در یک کد بهینه سازی سریال صنعتی قرار داده است. این در بسته IRIS Explorer NAG برای حل مشکلات EHL و موازی سازی ساخته شده است و می تواند از کتابخانه های gViz استفاده کند تا تمامی ارتباطات بین PSE و شبیه سازی را اجرا کند. همچنین با استفاده از MPI، که بخشی از کتابخانه های NAG است،
استفاده از MPI، که بخشی از کتابخانه های NAG است، با ترکیب حداکثر، سریع و بهتر می شود. سطح ادامه. علاوه بر این، سیستم طراحی شده است تا کاربران را قادر به هدایت شبیه سازی با استفاده از خروجی تجسم نماید. به عنوان مثال، استفاده از حداقل ضرایب محلی یا لایه بندی جزئیات بیشتر در هنگام شبیه سازی در داخل و خارج از محدوده محلی است و می تواند اطلاعاتی را که در هر تیز تولید می شود را تصور کند و همچنین شبیه سازی را هدایت می کند. PSEs مبتنی بر شبکه برای دستگاه های تلفن همراه. PSE ها نیازمند مقدار زیادی از منابع هستند که
PSE ها نیازمند مقدار زیادی از منابع هستند که حتی رایانه های قدرتمند امروز را نیز تحت فشار قرار می دهند. ترجمه PSE ها به نرم‌افزارهایی است که می تواند برای دستگاه های تلفن همراه در یک چالش مهم که امروزه برنامه نویسان را در بر دارد، استفاده شود. محاسبات شبکه به عنوان یک راه حل برای مسائل مربوط به نجات PSE ها برای دستگاه های تلفن همراه دیده می شود. این کار از طریق یک "خدمات بازرگانی" امکان پذیر است. این سرویس توسط یک دستگاه آغازگر آغاز شده که اطلاعات لازم را برای PSE برای حل وظیفه ارسال می کند. سرویس واسطه
برای PSE برای حل وظیفه ارسال می کند. سرویس واسطه سپس این را به فرایندهای زیر تقسیم می کند که اطلاعات را به دستگاه های وابسته دیگری که این زیر کارها را انجام می دهند، توزیع می کند. این واسطه نیاز به یک مخزن عامل فعال (AAR) و یک جدول اختصاص وظیفه (TAT) دارد که هر دو برای مدیریت زیر کارها کار می کنند. سرور نگهدارنده Alive برای مدیریت ارتباط بین سرویس بینالمللی و دستگاههای زیرمجموعه استفاده می شود. سرور Keep-Alive بر روی یک برنامه کاربردی مشتری سبک وزن نصب شده در دستگاه های همراه شرکت متکی است. امنیت، شفافیت و
دستگاه های همراه شرکت متکی است. امنیت، شفافیت و قابلیت اطمینان مسائلی است که ممکن است هنگام استفاده از شبکه برای PSE های مبتنی بر تلفن همراه ایجاد شوند. پشتیبانی آموزشی. یک انقلاب برای یادگیری مبتنی بر شبکه و آموزش الکترونیکی برای آموزش وجود دارد، اما جمع آوری داده های تحصیلی و اطلاعات مربوط به فعالیت های دانش آموزان بسیار دشوار است. TSUNA-TASTE، توسط T. Teramoto، PSE برای حمایت از فرایندهای آموزش و پرورش، طراحی شده است. این سیستم ممکن است ایده جدیدی از یادگیری الکترونیکی را با حمایت از معلمان و دانش
یادگیری الکترونیکی را با حمایت از معلمان و دانش آموزان در زمینه آموزش کامپیوتر به وجود آورد. این شامل چهار بخش است، از جمله عوامل دانش آموزان، سرور پشتیبانی آموزشی، یک سیستم پایگاه داده و یک وب سرور. این سیستم باعث می شود که آموزش الکترونیکی راحت تر باشد زیرا اطلاعات زودتر برای ذخیره و جمع آوری دانش آموزان و معلمان فراهم می شود. پشتیبانی از تولید نرم‌افزار موازی کامپیوتر (P-NCAS)، یک PSE است، راه جدیدی برای کاهش کار سخت برنامه نویسی برای برنامه نویسی کامپیوتر ایجاد می کند. این برنامه می تواند شانس نابودی
ایجاد می کند. این برنامه می تواند شانس نابودی نرم‌افزار های بزرگ کامپیوتری را کاهش دهد و یا این که این عدم اطمینان و حوادث بزرگ در جامعه را محدود می کند. علاوه بر این، معادلات دیفرانسیل دیفرانسیل جزئی (PDEs) را می توان با برنامه های موازی حل کرد که توسط P-NCAS پشتیبانی می شود. P-NCAS یک برنامه چندگانه تک برنامه (SPMD) را استخدام می کند و از روش تجزیه برای موازی استفاده می کند. این کاربران را قادر می سازد از P-NCAS به مشکلات ورودی توسط PDES، الگوریتم و طرح Discretisation و غیره، و برای مشاهده و ویرایش تمام
و غیره، و برای مشاهده و ویرایش تمام جزئیات از طریق تجسم و ویندوز برای ویرایش استفاده می شود. در نهایت، برنامه موازی به زبان C توسط P-NCAS نمایش داده خواهد شد و همچنین اسنادی را نشان می دهد که همه چیز را در ابتدا وارد کرده است. بهبودی آینده. اولاً، با توجه به هزینه و قدرت کامپیوتر در دسترس بود، مشکلی بود که مشکل 2-D EHL حل شود. توسعه کدهای موازی 2D EHL و رایانه های سریعتر اکنون راه حل مشکل 2-D EHL را امکان پذیر کرده است. داده های اصطکاک و روانکاری نیاز به یک سطح بالاتری از امنیت دارند، زیرا حساسیت آنها
یک سطح بالاتری از امنیت دارند، زیرا حساسیت آنها بیشتر است. حسابداری برای شبیه سازی ممکن است دشوار باشد زیرا این کار به سرعت و به هزاران انجام می شود. این را می توان با یک سیستم ثبت نام یا "دایرکتوری" حل کرد. PSE های مشارکتی با چندین کاربر با مشکلات ردیابی تغییرات روبه رو خواهند شد، به خصوص اینکه چه تغییرات خاصی صورت گرفته است و زمانی که این تغییرات ایجاد شد. این نیز ممکن است با یک دایرکتوری از تغییرات حل شود. ثانیاً، بهبود آینده PSE های مبتنی بر Grid برای دستگاه های تلفن همراه، گروه هدف ایجاد سناریو های
دستگاه های تلفن همراه، گروه هدف ایجاد سناریو های جدید را از طریق دستکاری متغیرهای کنترل در دسترس است. با تغییر این متغیرهای کنترل، نرم‌افزار شبیه سازی قادر به ایجاد سناریوها از یکدیگر است، که امکان بررسی دقیق تر شرایط در هر سناریو را فراهم می کند. انتظار می رود که دستکاری سه متغیر، دوازده سناریو متفاوت را تولید کند. متغیرهایی که ما علاقه‌مند به مطالعه هستند، پایداری شبکه و تحرک دستگاه است. ما احساس می کنیم که این متغیرها بیشترین تأثیر را در عملکرد شبکه ای دارند. مطالعه ما عملکرد را با استفاده از زمان اتمام
مطالعه ما عملکرد را با استفاده از زمان اتمام کار به عنوان نتیجه اولیه اندازه گیری می کند. PSE پارک. همانطور که PSE ها پیچیده تر می شوند، نیاز به محاسبه منابع به طور چشمگیری افزایش یافته است. برعکس، با استفاده از برنامه های PSE به زمینه ها و محیط های پیچیدگی در حال رشد، ایجاد PSE ها خسته کننده و دشوار است. Hirumichi Kobashi و همکارانش یک PSE را طراحی کرده اند که برای ایجاد سایر PSE ها طراحی شده است. این به عنوان یک 'meta PSE' یا یک PSE خوانده می شود. این بود که PSE PSRk متولد شد. چارچوب. معماری پارک PSE
بود که PSE PSRk متولد شد. چارچوب. معماری پارک PSE تاکید بر انعطاف پذیری و قابلیت توسعه است. این ویژگی ها آن را یک پلت فرم جذاب برای سطوح گوناگون تخصص، از کاربران ورود به سطح به توسعه دهندگان می سازد. PSE Park از طریق مخزن توابع آن را فراهم می کند. مخزن حاوی ماژول های مورد نیاز برای ساخت PSE ها است. بعضی از اساسی ترین ماژول هایی که Cores نامیده می شوند، به عنوان پایه ای از PSE ها مورد استفاده قرار می گیرند. ماژول های پیچیده تر برای برنامه نویسان در دسترس هستند. کاربران به PSE پارک دسترسی دارند از طریق یک
کاربران به PSE پارک دسترسی دارند از طریق یک کنسول مرتبط با برنامه نویسان. هنگامی که کاربر ثبت نام می کند، وی به مخزن ارزیابی می کند. یک سرور PIPE به عنوان واسطه بین کاربر و پارک PSE استفاده می شود. این دسترسی به ماژول ها را فراهم می کند و توابع انتخاب شده را به PSE می سازد. توسعه دهندگان می توانند توابع و یا حتی کل PSE ها را برای ورود به مخزن توسعه دهند. کاربران ورودی سطح و متخصص می توانند به این PSE های پیش ساخته شده برای اهداف خود دسترسی داشته باشند. با توجه به این معماری، PSE Park نیاز به محیط محاسباتی
به این معماری، PSE Park نیاز به محیط محاسباتی ابر دارد تا از اشتراک داده های بسیار زیاد که در هنگام استفاده و توسعه PSe رخ می دهد پشتیبانی کند. سرور PIPE. سرور PIPE از سرورهای دیگر متفاوت است از نظر نحوه دست زدن به نتایج متوسط. از آنجا که سرور PIPE بعنوان یک واسطه در متا-PSE عمل می کند، هر نتیجه یا متغیر تولید شده توسط یک ماژول هسته به عنوان متغیرهای جهانی که باید توسط هسته بعدی مورد استفاده قرار گیرد، بازیابی می شوند. دنباله یا سلسله مراتب توسط کاربر تعریف شده است. راه، متغیرهای یکسان به مجموعه جدید
تعریف شده است. راه، متغیرهای یکسان به مجموعه جدید متغیرها تجدید نظر می شود. یکی دیگر از ویژگی های مهم سرور PIPE اینست که هر ماژول یا هسته به طور مستقل اجرا می شود. این به این معنی است که زبان هر یک از ماژول ها نباید همانند دیگران در PSE باشد. ماژول ها بسته به سلسله مراتب تعریف شده اعمال می شود. این ویژگی انعطاف پذیری بسیار زیادی را برای توسعه دهندگان و کاربران که زمینه های متنوعی در برنامه نویسی دارند، به ارمغان می آورد. فرمت مدولار همچنین امکان فعال شدن PSE های موجود را به راحتی فراهم می کند. هسته ها. به
های موجود را به راحتی فراهم می کند. هسته ها. به منظور ثبت نام، یک هسته باید به طور کامل تعریف شود. تعاریف ورودی و خروجی به سرور PIPE اجازه می دهد تا سازگاری با دیگر هسته ها و ماژول ها را تعیین کند. هیچ تعریف توسط سرور PIPE برای ناسازگاری مشخص شده است. موتور ثبت نام و کنسول. موتور ثبت نام پیگیری تمامی هسته ها را که ممکن است در پارک PSE استفاده شود را دنبال می کند. سابقه استفاده نیز ایجاد شده است. یک نقشه هسته ممکن است به منظور کمک به کاربران برای درک یک هسته برای کمک به کاربران به درک بهتر یک هسته یا ماژول،
برای کمک به کاربران به درک بهتر یک هسته یا ماژول، توسعه یابد. کنسول رابط اصلی کاربران با PSE پارک است. این بسیار بصری و نمودار است، به کاربران اجازه می دهد تا بهتر درک ارتباط بین ماژول ها و هسته ها برای PSE ها که آنها در حال کار بر روی.
شار بصری یا شار نوری الگوی حرکت آشکار اشیاء، سطوح و لبه‌ها در یک صحنه بصری است که ناشی از حرکت نسبی بین یک ناظر و یک صحنه است. شار نوری را همچنین می‌توان به عنوان توزیع سرعت آشکار حرکت در الگوی روشنایی در یک تصویر نیز معرفی کرد. مفهوم شار نوری توسط جیمز جونیور گیبسون، روان‌شناس آمریکایی در دهه ۱۹۴۰، برای توصیف محرک‌های دیداری فراهم شده برای حیوانات در حال حرکت در سراسر دنیا معرفی شد. تأکید گیبسون بر اهمیت شار نوری به دلیل قابلیت درک یا توانایی تشخیص حالات ممکن برای انجام یک عمل در یک محیط بود. پیروان گیبسون
برای انجام یک عمل در یک محیط بود. پیروان گیبسون و رویکرد بوم‌شناختی وی در روان‌شناسی بعدها نقش محرک شار بصری را برای درک حرکت توسط ناظر در جهان، درک اشکال، فاصله و حرکت اجسام در جهان و کنترل حرکت نشان دادند. واژه شار بصری در علم رباتیک، در مواردی همچون فنون مرتبط با پردازش تصویر و کنترل جهت‌یابی هم استفاده می‌شود، کنترل جهت‌یابی شامل تشخیص حرکت، قطعه بندی جسم، اطلاعات زمان تماس و تمرکز محاسبات گسترده، روشنایی، کدگذاری جبران شده حرکت و اندازه‌گیری اختلاف استریو می‌شود. تخمین. توالی تصاویر مرتب‌شده امکان
استریو می‌شود. تخمین. توالی تصاویر مرتب‌شده امکان تخمین حرکت به عنوان سرعت لحظه‌ای تصویر یا جابجایی گسسته تصویر را فراهم می‌آورد. فلیت و وایس یک آموزش مقدماتی برای گرادیان بر پایه شار نوری تهیه کرده‌اند. جان ل. بارون، دیوید ج. نائوت و استیون بیوکمین یک آنالیز کارایی برای تعدادی از تکنیک‌های شار نوری فراهم کرده‌اند. این آنالیز بر صحت و تراکم اندازه‌گیری‌ها تأکید دارد. روش‌های شار نوری سعی بر محاسبهٔ حرکت، بین دو فریم از تصاویر که در زمان‌های t و t+Δt گرفته شده‌اند، در هر واکسل (کوچک‌ترین مکعب مستطیل‌ها در
شده‌اند، در هر واکسل (کوچک‌ترین مکعب مستطیل‌ها در فضا که می‌توانند مختصات یک شیء را نشان دهند) دارند. از آنجایی که این روش‌ها بر مبنای تقریباب بسط تیلور سیگنال تصویر هستند روش تفاضلی نامیده می‌شوند. به عبارتی این روش‌ها از مشتقات جزئی نسبت به مختصات زمانی و مکانی استفاده می‌کنند. برای یک نمونه در حالت دو بعدی (حالات ۳ بعدی و بیشتر مشابه هستند) یک واکسل در موقعیت (x,y,t) با شدت (I(x,y,t به اندازه‌های Δx، Δy و Δt بین دو فریم از تصاویر حرکت خواهد کرد و محدودیت پایداری روشنایی به صورت زیر می‌تواند داده شود: با
پایداری روشنایی به صورت زیر می‌تواند داده شود: با فرض کوچک بودن حرکت، محدودیت تصویر در (I(x,y,t را می‌توان با بسط تیلور توسعه داد تا به عبارت زیر رسید: از این معادلات بدست می‌آید که: یا formula_4 که نتیجه می‌دهد که formula_6، مولفه‌های سرعت در راستای x و y یا شار نوری (I(x,y,t هستند و formula_7,formula_8, formula_9 مشتقات تصویر در (x,y,t) در جهات متناظر هستند.formula_10,formula_11, formula_12را می‌توان برای مشتقات بالا نوشت پس: یا این یک معادله با دو مجهول است و به این شکل قابل حل نیست. این معادله به مشکل
است و به این شکل قابل حل نیست. این معادله به مشکل aperture در الگوریتم‌های شار نوری معروف است. برای یافتن شار نوری یک مجموعه معادلهٔ دیگر با چند قید اضافی نیاز است. تمامی روش‌های شار نوری شرایط اضافی را برای تخمین شار واقعی معرفی می‌کنند. کاربردها. برآورد حرکت و فشردهسازی ویدئو به عنوان جنبه‌های اصلی تحقیق در زمینه شار نوری توسغه یافته‌اند. میدان شار بصری به صورت محسوس به یک میدان حرکت متراکم شباهت دارد که از تکنیک‌های برآورد حرکت استخراج می‌شود. این در حالی است که شار نوری نه تنها شامل مطالعه میدان شار
است که شار نوری نه تنها شامل مطالعه میدان شار نوری می‌شود، بلکه از آن در برآورد ماهیت سه‌بعدی و ساختار صحنه و همچنین حرکت سه‌بعدی اشیا و ناظر نسبت به صحنه استفاده می‌شود. در اغلب موارد بیان شده از اصل ژاکوبین استفاده می‌شود. شار بصری توسط پژوهشگران رباتیک در بسیاری از زمینه‌ها نظیر: تشخیص و ردیابی جسم، استخراج صفحات غالب در تصویر، تشخیص حرکت، جهت‌یابی ربات‌ها و حساسیت دیداری استفاده شده است. اطلاعات شار نوری برای کنترل وسایل نقلیه هوایی میکرو مفید شناخته شده است. کاربرد شار بصری با مشکل استنباط حرکت ناظر و
است. کاربرد شار بصری با مشکل استنباط حرکت ناظر و اجسام حاضر در صحنه و همچنین ساختار اجسام در محیط مواجه است. با توجه به اینکه آگاهی از حرکت و تولید تصاویر ذهنی از ساختار محیط اطراف اجزا مهم و حیاتی در دید حیوانات (و انسان‌ها) ست، تبدیل این توانایی به قابلیت رایانه‌ای نیز در حوزه دید ماشینی به همان میزان مهم است. یک کلیپ پنج فریمی از حرکت یک توپ را که از پایین و سمت چپ میدان دید به سمت بالا و راست حرکت می‌کند در نظر بگیرید. تکنیک‌های برآورد حرکت می‌توانند تعیین کنند که در یک صفحه دو بعدی توپ به سمت بالا و
کنند که در یک صفحه دو بعدی توپ به سمت بالا و راست حرکت می‌کند و بردارهایی که این حرکت را توصیف می‌کنند می‌توانند از توالی فریم‌ها استخراج شوند. برای اهداف فشرده‌سازی ویدیو (به عنوان مثال، MPEG)، توالی در حال حاضر همان‌طور که باید باشد توصیف می‌شود. با این حال، در زمینه دید ماشینی، سؤال این است که آیا توپ به سمت راست حرکت می‌کند یا این که ناظر در حال حرکت به سمت چپ است، این اطلاعات برای ماشین ناشناخته و در عین حال حیاتی است. حتی اگر یک پس زمینه طرح دار و ساکن در پنج فریم موجود باشد هم نمی‌توانیم با اطمینان
در پنج فریم موجود باشد هم نمی‌توانیم با اطمینان بیان کنیم که توپ به سمت راست حرکت می‌کند، چرا که امکان دارد طرح فاصلهٔ بینهایت با ناظر داشته باشد. حسگر شار نوری. سنسور شار نوری یک حسگر دید است که قادر به اندازه‌گیری شار نوری یا حرکت بصری و بیرون دادن یک اندازه‌گیری بر اساس شار نوری است. اشکال متنوع برای سنسور شار نوری وجود دارد. یکی از این پیکربندی‌ها یک تراشه حسگر تصویر است که با اتصال به یک پردازنده برای اجرای الگوریتم شار بصری برنامه‌ریزی شده است. یکی دیگر از پیکربندی‌ها از یک تراشه بصری استفاده می‌کند
از پیکربندی‌ها از یک تراشه بصری استفاده می‌کند که یک مدار مجتمع است که در برگیرنده هر دو حسگر تصویر و پردازنده در همان دیسک است که اجازه پیاده‌سازی فشرده را می‌دهد. یک نمونه از این موارد، استفاده از این سنسور در موس‌های نوری است. در برخی از موارد، مدار پردازش ممکن است با استفاده از مدارهای آنالوگ یا سیگنال مختلط پیاده‌سازی شود تا امکان محاسبات سریع شار نوری را با استفاده از کمترین مقدار مصرف جریان فراهم آورد. یکی از زمینه‌های تحقیقات امروزه، استفاده از روش‌های مهندسی نورومورفیک برای اجرا کردن مدارهایی است
مهندسی نورومورفیک برای اجرا کردن مدارهایی است که به شار نوری پاسخ می‌دهند و بنابراین ممکن است برای استفاده در سنسورهای شار نوری مناسب باشند، این مدارها ممکن است از الگوریتم‌های زیست‌شناختی الهام بگیرند که به طرز مشابه ای به شار نوری پاسخ می‌دهند. حسگرهای شار بصری به صورت گسترده‌ای در موش‌واره‌های نوری رایانه‌ای به عنوان جزء حسگر اصلی برای اندازه‌گیری حرکت موش‌واره بر روی صفحه مورد استفاده قرار می‌گیرند. حسگرهای شار بصری همچنین در کاربردهای روباتیکی و در درجهٔ اول در جایی که نیاز به اندازه‌گیری حرکت بصری یا
اول در جایی که نیاز به اندازه‌گیری حرکت بصری یا حرکت نسبی بین ربات و دیگر اشیاء در مجاورت ربات وجود دارد، استفاده می‌شوند. استفاده از حسگرهای شار بصری در پهپادها، برای پایداری و جلوگیری از برخورد با مانع، بخشی از تحقیقات در حال انجام است.
اجلاس توسعه دهندگان بازی یا GDC، یک اجلاس سالانه برای توسعه‌دهندگان بازی‌های ویدئویی است. این رویداد دارای بخش‌های یادگیری، ایده‌های نو و شبکه‌سازی است. این اجلاس دارای یک نمایشگاه، رویداد شبکه‌سازی و جوایزی مانند جوایز انتخاب توسعه‌دهندگان بازی است. همچنین میزگردها، سخنرانی‌ها و آموزش‌های متنوعی در زمینه مسائل مربوط به بازی‌ها مثل برنامه‌نویسی، طراحی، صداگذاری، ساخت، تجارت، مدیریت و هنرهای دیداری در این رویداد برگزار می‌شود.
گاگ.کام (به انگلیسی: GOG.com) (که قبلاً به نام Good Old Games شناخته می‌شد) یک پلتفرم توزیع دیجیتال برای بازی‌های ویدئویی و فیلم‌ها است. این پلتفرم توسط شرکت GOG، که یک شرکت زیر مجموعه متعلق به سی‌دی پراجکت مستقر در ورشو لهستان است، اداره می‌شود. نام GOG از عبارت Good Old Games (به معنای بازی‌های خوب قدیمی) گرفته شده است، اما اکنون این شرکت ترجیح می‌دهد با این نام خطاب نشود، چرا که علاوه بر بازی‌های کلاسیک، بازی‌های مدرن را نیز ارائه می‌دهد. ازاین‌رو، نام این پلتفرم باید به صورت گاگ تلفظ شود. GOG.com
نام این پلتفرم باید به صورت گاگ تلفظ شود. GOG.com بازی‌های ویدئویی بدون قفل DRM یا مدیریت حقوق دیجیتال (&lt;bdi&gt;Digital rights management یا DRM&lt;/bdi&gt;) را از طریق پلتفرم دیجیتال خود برای سیستم‌عامل‌های مک او اس و ویندوز و لینوکس ارائه می‌دهد. تاریخچه. راه‌اندازی Good Old Games. در دوران حکومت کمونیستی لهستان (جمهوری خلق لهستان)، قوانین کپی‌رایت به‌طور گسترده نادیده گرفته می‌شد و نقض کپی‌رایت در رسانه‌های الکترونیکی به‌وفور دیده می‌شد. پس از تغییر حکومت، دیدگاه مصرف‌کنندگان لهستانی نسبت به کپی‌رایت
دیدگاه مصرف‌کنندگان لهستانی نسبت به کپی‌رایت همچنان بدون تغییر باقی ماند و این موضوع کار را برای فروشندگان قانونی رسانه‌های الکترونیکی دشوار می‌کرد؛ چرا که نسخه‌های دزدی و غیرقانونی اغلب در بازارهای عمومی درست کنار نسخه‌های قانونی آن هم با کسری از هزینه نسخه‌های اصلی و با قیمتی کمتر به فروش می‌رسیدند. سی‌دی پراجکت در سال 1994توسط مارچین ایوینسکی و میخاو کیچینسکی با هدف وارد کردن نسخه‌های قانونی بازی‌های خارجی به لهستان تأسیس شد. آن‌ها می‌دانستند که رقابت با نسخه‌های غیرقانونی کار ساده‌ای نخواهد بود. این
با نسخه‌های غیرقانونی کار ساده‌ای نخواهد بود. این شرکت حق پخش بازی‌ها را از ناشران خارجی به دست می‌آورد و در صورت امکان محتوای بازی را بومی‌سازی می‌کردند، از جمله ترجمه متن‌ها و صداگذاری، که معمولاً از طریق مهندسی معکوس برای دسترسی به کدهای بازی انجام می‌شد. سپس بازی را به همراه دفترچه‌های راهنمای ترجمه‌شده و سایر اقلام فیزیکی بسته‌بندی می‌کردند و امیدوار بودند که این ویژگی‌های اضافی مشتریان را به خرید نسخه قانونی ترغیب کند. اولین موفقیت بزرگ آن‌ها با بازی بالدورز گیت در سال 1998 رقم خورد که در روز اول
بالدورز گیت در سال 1998 رقم خورد که در روز اول عرضه در لهستان، 18,000 نسخه از آن به فروش رفت. به دنبال این موفقیت، شرکت Interplay، ناشر Baldur's Gate، از سی‌دی پراجکت خواست تا نسخه‌ای مشابه برای Baldur's Gate: Dark Alliance، یک بازی کنسولی منتشر شده در سال 2001، آماده کنند. از آنجا که تجربه آن‌ها تا آن زمان تنها محدود به رایانه‌های شخصی بود، شرکت تصمیم گرفت تا این پروژه را امتحان کند، اما این پروژه پیش از تکمیل شکست خورد. بااین‌حال، سی‌دی پراجکت متوجه شد که توانایی تولید بازی‌های اختصاصی خود را دارد و به