A comparison of three different techniques for object recognition
Joint Authors
al-Muntasiri, Ahmad
al-Hamruni, Muhammad
Sengul, Gokhan
Source
Journal of Humanitarian and Applied Sciences
Issue
Vol. 5, Issue 9 (30 Jun. 2020), pp.223-232, 10 p.
Publisher
Elmergib University Faculty of Art & Science / Kasr Khiar
Publication Date
2020-06-30
Country of Publication
Libya
No. of Pages
10
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract 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
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Record ID
BIM-1336558