A comparison of three different techniques for object recognition
المؤلفون المشاركون
al-Muntasiri, Ahmad
al-Hamruni, Muhammad
Sengul, Gokhan
المصدر
Journal of Humanitarian and Applied Sciences
العدد
المجلد 5، العدد 9 (30 يونيو/حزيران 2020)، ص ص. 223-232، 10ص.
الناشر
جامعة المرقب كلية الآداب و العلوم / قصر الأخيار
تاريخ النشر
2020-06-30
دولة النشر
ليبيا
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص AR
ماعد التطور الريع في تطيقات الحاسوب عل تمحين كفاءة تقيات معالجة الصور مثل التمف على الأشياء من الوسائط الكعددة.
خلال العهود الهليلة الماضية، ثم تهديم العديد من التقنيات من خلال إشاك اجالات المتعددة التخمصات الشدة على علوم الحاسوب كأدوات تصنيف.
في هذه الورقة، استخدمنا ثلاث تقنيات عختلفة لتصنيف الصور والتعرف عليها (KNN) Neighbors K-Nearest، (SVM) Machines Vector Support، Distance Mover's Earth (EMD).
تتطلب هذه التقيات استخاج المميزات المتعلقة بالأشاء، لهذا الغرض قمناخوارزمية oriented of Histogram (HOG) gradients.
فيم يتعلق مجمعات البيانات، فقد استخدا مجمعة بيانات ()()COIL-I كمجمعة بيانات مموفة لتجارب التمف عل الأشياء.
قن تقيم مجمعة الانات إل سع مجمعات فعة.
مم قتا باختيار ومقارنة الخوارزميات الكلاثة باستخدام هذه اجموعات الفرعة بشكل فدي.
أخيا، قارنا التائج ووجدن أن SVM و iEMD كثر كفاءة عل الغم من أنتا اسخدا مجمعة فعة كيرة يسا تأث KNN تتخفض كفاءته عندما زداد حجم مجموعة البانا
الملخص EN
The rapid change in computer applications helps improving the efficiency of image processing techniques such as object recognition from multimedia.
During the last few decades, many techniques were introduced by involving the interdisciplinary fields of computer science as a classification tool.
In this paper, we used three different image classifiers techniques K- Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Earth Mover's Distance (EMD).
These techniques require feature extraction, such as the Histogram of Oriented Gradient (HOG) algorithm.
Regarding the datasets, we used COIL-100 dataset as a well- known dataset for Object recognition experiments.
We divided the dataset into seven subsets.
Then, we tested and compared the three algorithms using these subsets individually.
Finally, we compared the results and We found that SVM and EMD are more efficient even though we used a large subset while KNN is affected when the dataset gets larger.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Muntasiri, Ahmad& al-Hamruni, Muhammad& Sengul, Gokhan. 2020. A comparison of three different techniques for object recognition. Journal of Humanitarian and Applied Sciences،Vol. 5, no. 9, pp.223-232.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1336558
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Muntasiri, Ahmad…[et al.]. A comparison of three different techniques for object recognition. Journal of Humanitarian and Applied Sciences Vol. 5, no. 9 (Jun. 2020), pp.223-232.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1336558
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Muntasiri, Ahmad& al-Hamruni, Muhammad& Sengul, Gokhan. A comparison of three different techniques for object recognition. Journal of Humanitarian and Applied Sciences. 2020. Vol. 5, no. 9, pp.223-232.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1336558
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-1336558
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