Shape Recognition Based on Projected Edges and Global Statistical Features
المؤلفون المشاركون
Stubendek, Attila
Karacs, Kristóf
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A combined shape descriptor for object recognition is presented, along with an offline and online learning method.
The descriptor is composed of a local edge-based part and global statistical features.
We also propose a two-level, nearest neighborhood type multiclass classification method, in which classes are bounded, defining an inherent rejection region.
In the first stage, global features are used to filter model instances, in contrast to the second stage, in which the projected edge-based features are compared.
Our experimental results show that the combination of independent features leads to increased recognition robustness and speed.
The core algorithms map easily to cellular architectures or dedicated VLSI hardware.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Stubendek, Attila& Karacs, Kristóf. 2018. Shape Recognition Based on Projected Edges and Global Statistical Features. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207679
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Stubendek, Attila& Karacs, Kristóf. Shape Recognition Based on Projected Edges and Global Statistical Features. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207679
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Stubendek, Attila& Karacs, Kristóf. Shape Recognition Based on Projected Edges and Global Statistical Features. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207679
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1207679
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر