Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: shape descriptor

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A Study on Various Shape Descriptors and Matching Methods Applied in the General Shape Analysis

Frejlichowski D., Gościewska K.

Przegląd Elektrotechniczny

2015

R. 91, nr 2

89-92

In the paper, the General Shape Analysis problem is investigated using various combinations of shape descriptors and matching methods. Five shape descriptors were used, namely the Two-Dimensional Fourier Descriptor, Generic Fourier Descriptor, UNL-Fourier, Zernike Moments and Point Distance Histogram, and four matching methods - the Euclidean distance, Mahalanobis distance, correlation coefficient and C1 metric. The experiments made it possible to determine how matching methods influence the final effectiveness when a particular shape descriptor was applied.

W artykule przedstawiono badanie różnorodnych kombinacji deskryptorów kształtu i metod dopasowania w problemie Ogólnej Analizy Kształtu. Wykorzystano pięć deskryptorów, a mianowicie Dwuwymiarowy Deskryptor Fouriera, Generic Fourier Descriptor, UNL-Fourier, Momenty Zernike’a oraz Point Distance Histogram, a także cztery metody dopasowania – odległość Euklidesową, odległość Mahalanobisa, współczynnik korelacji oraz metrykę C1. Eksperymenty pozwoliły zdeterminować, jaki wpływ mają metody dopasowania na ostateczną skuteczność eksperymentu.

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

Frejlichowski D.

Metody Informatyki Stosowanej

2009

nr 1 (18)

5-13

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.

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.