ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Machine Intelligent System Alg...>الوصف

Machine Intelligent System Algorithm to Recognize Different Shaped Color Targets

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Taban, Duaa A. (Author)
مؤلفين آخرين: Al Zuky, Ali Abid Dawood (Co-Author), Al-Saleh, Anwar H. (Co-Author), Mohamad, Haidar J. (Co-Author)
المجلد/العدد: ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 51 - 62
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 1236243
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
الأشكال الهندسية | التطبيقات الحاسوبية | خوارزميات التصنيف
كلمات المؤلف المفتاحية:
Computer Vision | Geometric Shape Recognition | Target Indexing
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الأشكال الهندسية تلعب دورا مهما في تطبيقات الرؤية الحاسوبية. لذلك في هذه الدراسة تم اقتراح نظرية جديدة لكشف نوعين من الأشكال الهندسية (دائرة ومربع) حيث كل شكل له ثلاثة ألوان (أحمر وأخضر وأزرق). هذه الأشكال الهندسية تم كشفها بترتيبات مختلفة داخل مجال الصورة حيث يوجد 42 ترتيب مختلف لهذه الأشكال. تقوم الخوارزمية المقترحة بتصنيف 256 صورة على أساس تفاصيل الأشكال الهندسية الموجودة وتعطي كل صورة دليل معين. حيث أن كل صورة من هذه الصور تختلف باختلاف شكل ولون وترتيب الأشكال الهندسية المستعملة وكذلك باختلاف موقع الشكل داخل الصورة. تقوم الخوارزمية المقترحة بتصنيف الأشكال الهندسية وتحديد نوعها ولونها بنسبة كشف 100%.

Geometrical shape plays a vital role in computer vision applications. In this study, a new suggested method used to detect geometric shapes (square and circle) of different colors (red, green, and blue), and different arrangements within the same input image. The introduced algorithm classified 256 tested input images at the same time and feedback the recognized index number to each individual image. These tested images have different details for the same color target by means occurrences like different in orientation, position, and partially appeared shape. A new idea of indexing number used to describe shape and color of input target images for all possibility of occurrences. There were 42 possible arrangements of image cases because of the color and shape targets that used in this study. The introduced algorithm detects shape, and color with an accuracy of 100%.
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.