Analiza ogólnego kształtu obiektów wydobytych z obrazów cyfrowych rozpoznawanych z użyciem deskryptora PHD

• Autorzy: Frejlichowski D.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano problem znajdowania ogólnego kształtu (np. kwadrat, koło, trójkąt) najbardziej podobnego do zadanego. Wyróżnia się on innym spojrzeniem na problem rozpoznawania kształtów. Dotąd zakładaliśmy poszukiwanie obiektu bazowego należącego do tej samej klasy co rozpoznawany. Jeżeli dla określonego obiektu nie udało się znaleźć odpowiedniego wzorca (np. gdy miara podobieństwa była zbyt niska) uznawaliśmy to za porażkę (wyjątkiem była sytuacja poprawnego odrzucenia wyników rozpoznawania, gdy odpowiedniej klasy po prostu nie ma w bazie). Tym razem z góry zakładamy, że badanego obiektu nie ma w bazie, a szukamy takiego wzorca, który jest do niego najbardziej podobny. Dzięki temu możemy określić jak bardzo ‘okrągły’ czy ‘kwadratowy’ jest dany kształt. Problem ten znaleźć może zastosowanie w wielu różnych dziedzinach, szczególnie na etapie wstępnej analizy kształtu, gdy najpierw chcemy go przydzielić do pewnej większej klasy, a dopiero potem w jej ramach szczegółowo badać.

EN

The paper presents experimental results of employing the Point Distance Histogram shape descriptor to the problem of finding the most similar general shape to the particular one. The template matching approach is used. However, unlike the typical recognition approach, here it is assumed that the test object is out of the template base. One of the general shapes, e.g. square, triangle, circle, ellipse, star, is indicated as the most similar to the test one. Three experiments were performed, using 50 various shapes.

Słowa kluczowe

PL

ogólny kształt analizy; deskryptor kształtu; współrzędne biegunowe

EN

general shape analysis; shape descriptor; polar coordinates

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2009
• Tom: nr 1 (18)
• Strony: 5--13
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Frejlichowski D.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Wydział Informatyki

Bibliografia

• [1] Frejlichowski D. License Plate Recognition with Significantly Distorted Characters,Polish Journal of Environmental Studies, vol. 15, no. 4C, 2006, pp. 42-45
• [2] Luengo-Oroz M. A., Angulo J., Flandrin G., Klossa J. Mathematical Morphology in Polar-Logarithmic Coordinates. Application to Erythrocyte Shape Analysis. LNCS, vol. 3523, 2005, pp. 199-205
• [3] Yasser E., Maher A., Wegdan A., Siu-Cheung C. Shape representation and description using the Hilbert curve, Pattern Recognition Letters, vol. 30, Iss. 4, 2009, pp. 348-358
• [4] Al-Muhtaseb H. A., Mahmoud S. A., Qahwaji R. S. Recognition of off-line printed Arabic text using Hidden Markov Models, Signal Processing vol. 88, iss. 12, 2008, pp.2902-2912
• [5] Ramamoorthy A., Vaswani N., Chaudhury S., Banerjee S. Recognition of dynamic hand gestures, Pattern Recognition vol. 36, iss. 9, 2003, pp. 2069-2081
• [6] Xu D., Xu W. Description and recognition of object contours using arc length and tangent orientation, Pattern Recognition Letters vol. 26, iss. 7, 2005, pp. 855-864
• [7] Wei C.-H. L., Yue C. W.-Y., Li C.-T. Trademark image retrieval using synthetic features for describing global shape and interior structure, Pattern Recognition vol. 42,iss. 3, 2009, pp. 386-394
• [8] Frejlichowski D. Przeszukiwanie graficznych baz danych - wybrane problemy i możliwości, Problemy Społeczeństwa Informacyjnego, 2007, ss. 769 – 774
• [9] Yadav R. B., Nishchal N. K., Gupta A. K., Rastogi V. K. Retrieval and classification of shape-based objects using Fourier, generic Fourier, and wavelet-Fourier descriptors technique: A comparative study, Optics and Lasers in Engineering vol. 45, iss. 6, 2007,pp. 695-708
• [10] Frejlichowski D. Shape Representation Using Point Distance Histogram, Polish Journal of Environmental Studies, vol. 16, no. 4A, 2007, pp. 90 - 93
• [11] Saykol E., Gudukbay U., Ulusoy O. A histogram-based approach for object-based query-by-shape-and-color in image and video databases, Image and Vision Computing, vol. 23, 2005, pp. 1170-1180
• [12] Suau P. Robust artificial landmark recognition using polar histograms, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 3808: 12th Portuguese Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2005, pp. 455-461
• [13] Mikłasz M., Aleksiun P., Rytwiński T., Sinkiewicz P. Image Recognition Using the Histogram Analyser, Computing, Multimedia and Intelligent Techniques, vol.1 no.1, 2005, pp. 74-86