Influence of the number of bins on the recognition results using Point Distance Histogram

• Autorzy: Frejlichowski D.

Warianty tytułu

PL

Wpływ liczby przedziałów w histogramie na wyniki rozpoznawania z użyciem algorytmu Point Distance Histogram

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the results of an experiment performed on trademark contour shapes using Point Distance Histogram. One of the important stages in the algorithm is the selection of the number of bins (denoted as r) in the resultant histogram. The experiments explored the influence of this varying value on the recognition results. The main goal was to establish the best value for small binary contour shapes. The template matching was used as the whole approach to the recognition problem.

PL

Artykuł przedstawia wyniki eksperymentu przeprowadzonego z użyciem konturowych kształtów znaków firmowych a oparciu o algorytm Point Distance Histogram. Jednym z ważnych elementów tego algorytmu jest wybór liczby przedziałów (oznaczonej jako r) w wynikowym histogramie. W trakcie eksperymentów badano wpływ zmiennej wartości tego parametru na rezultaty rozpoznawania. Głównym celem badań było ustalenie najlepszych wartości współczynnika r dla małych konturowych kształtów binarnych. Jako ogólne podejście do problemu rozpoznawania wybrano porównywanie ze wzorcami (ang. template matching).

Słowa kluczowe

EN

shape description; trademark recognition; histogram; polar coordinates

PL

opis kształtu; rozpoznawanie znaków firmowych; histogram; współrzędne biegunowe

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 50, nr 11
• Strony: 58--60
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., wykr.

Twórcy

autor

Frejlichowski D.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Wydział Informatyki

Bibliografia

• [1] Zhang D., Lu G.: Review of shape representation and description techniques. Pattern Recognition, vol. 37, iss. 1, 2004, pp. 1-19.
• [2] Frejlichowski D.: Shape Representation Using Point Distance Histogram. Polish Journal of Environmental Studies, vol. 16, no. 4A, 2007, pp. 90-93.
• [3] Frejlichowski D.: The Point Distance Histogram for Analysis of Erythrocyte Shapes. Polish Journal of Environmental Studies, vol. 16, no. 5B, 2007, pp. 261-264.
• [4] Kuchariew G., Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, 1998.
• [5] 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.
• [6] 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.
• [7] Suau P.: Robust artificial landmark recognition using polar histograms. LNAI, vol. 3808, 2005, pp. 455-461.
• [8] Loncaric S.: A survey on shape analysis techniques. Pattern Recognition, vol. 31, iss. 8, 1998, pp. 983-1001.
• [9] 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.