A Novel Approach for Shape Pattern Recognition Based on Boundary Features Generated by Line Simplification Algorithm

IF 1.2 Q3 MULTIDISCIPLINARY SCIENCES

Baghdad Science Journal Pub Date : 2024-07-19 DOI:10.21123/bsj.2024.9517

Alipour Saeid, R. Ogla, S. Shaker

{"title":"A Novel Approach for Shape Pattern Recognition Based on Boundary Features Generated by Line Simplification Algorithm","authors":"Alipour Saeid, R. Ogla, S. Shaker","doi":"10.21123/bsj.2024.9517","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"تعتبر عملية تمييز الانماط الاشكال احدى المهام الرئيسة في التطبيقات المتعلقة بروئية الماكنة وذلك اعتمادا على التقنيات المعتمدة في استخلاص صفات الشكل والتي تكون مصنفة على اساس المحيط او المنطقة الداخلية للشكل.في هذا البحث تم التطرق الى اقتراح خوارزمية لاستخلاص متجة صفات الشكل اعتمادا على مجموعة النقاط التقديرية لمحيط الشكل اعتماداى على خوارزمية )دوكلاس بوكر( عن طريق تكرار استدعاء الخوارزمية لعدد غير محدد من المرات بعد الابتداء بحد سماحية التقارب وزيادة قيمته بصور تصاعدية مع كل تكرار لغاية الحصول على العدد المطلوب. ومقابل كل عدد لناقط التقارب يتم توليد متجة الصفات اعتمدا على مصفوفة المسافة واجراء فحص تميز نمط الشكل مع انماط الاشكال المخزونة في قاعدة الاشكال .لاجل بيان الافتراض القائم على ان هل هنالك عدد امثل لنقاط التقارب المستخرجة من خوارزية التقارب تكون مثلى لتحقيق اعلى نسبة للتمييز.تم اجراء الاختبار على مجموعة الاشكال الاختبارية MPEG-7)) باستخدام المصنف متجة الماكنة الداعم(SVM) وتبين صحة الفرضية بوجود عدد محدد لنقاط القارب يحقق اعلى نسبة تمييز بنسبة 0.961","PeriodicalId":8687,"journal":{"name":"Baghdad Science Journal","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":1.2000,"publicationDate":"2024-07-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Baghdad Science Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.9517","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"MULTIDISCIPLINARY SCIENCES","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

تعتبر عملية تمييز الانماط الاشكال احدى المهام الرئيسة في التطبيقات المتعلقة بروئية الماكنة وذلك اعتمادا على التقنيات المعتمدة في استخلاص صفات الشكل والتي تكون مصنفة على اساس المحيط او المنطقة الداخلية للشكل.في هذا البحث تم التطرق الى اقتراح خوارزمية لاستخلاص متجة صفات الشكل اعتمادا على مجموعة النقاط التقديرية لمحيط الشكل اعتماداى على خوارزمية )دوكلاس بوكر( عن طريق تكرار استدعاء الخوارزمية لعدد غير محدد من المرات بعد الابتداء بحد سماحية التقارب وزيادة قيمته بصور تصاعدية مع كل تكرار لغاية الحصول على العدد المطلوب. ومقابل كل عدد لناقط التقارب يتم توليد متجة الصفات اعتمدا على مصفوفة المسافة واجراء فحص تميز نمط الشكل مع انماط الاشكال المخزونة في قاعدة الاشكال .لاجل بيان الافتراض القائم على ان هل هنالك عدد امثل لنقاط التقارب المستخرجة من خوارزية التقارب تكون مثلى لتحقيق اعلى نسبة للتمييز.تم اجراء الاختبار على مجموعة الاشكال الاختبارية MPEG-7)) باستخدام المصنف متجة الماكنة الداعم(SVM) وتبين صحة الفرضية بوجود عدد محدد لنقاط القارب يحقق اعلى نسبة تمييز بنسبة 0.961

查看原文本刊更多论文

基于线条简化算法生成的边界特征的形状模式识别新方法

形状模式识别是机器视觉相关应用中的主要任务之一，取决于提取形状属性所采用的技术，形状属性根据形状的周边或内部区域进行分类。在本研究中，一种基于形状周边估计点集提取形状属性向量的算法基于（道格拉斯-布克）算法，该算法从收敛容差开始，每次迭代都以递增图像的方式增加其值，直到获得所需的次数，然后重复调用算法不确定的次数。对于每个收敛点的数量，都会根据距离矩阵生成一个特征向量，并利用存储在形状库中的形状模式进行形状模式识别测试，以证明一个假设，即从收敛算法中提取的最佳收敛点数量是实现最高识别率的最佳选择。测试是在 MPEG-7 形状测试集上进行的）。通过使用支持向量机（SVM）分类器，发现假设是正确的，特定数量的船点达到了最高的识别率 0.961

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Baghdad Science Journal MULTIDISCIPLINARY SCIENCES-

CiteScore

2.00

自引率

50.00%

发文量

102

审稿时长

24 weeks

期刊介绍： The journal publishes academic and applied papers dealing with recent topics and scientific concepts. Papers considered for publication in biology, chemistry, computer sciences, physics, and mathematics. Accepted papers will be freely downloaded by professors, researchers, instructors, students, and interested workers. ( Open Access) Published Papers are registered and indexed in the universal libraries.