ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Shape Representation and Description Based on Adjacency Matrix

المصدر: المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: AlMallah, Amir S. (Author)
مؤلفين آخرين: Hassoon, Israa Mohammed (Co-Author)
المجلد/العدد: مج6, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الصفحات: 95 - 107
DOI: 10.34279/0923-006-004-006
ISSN: 1994-8638
رقم MD: 707884
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

8

حفظ في:
المستخلص: يلعب الشكل دورا مهما في أي صورة . شكل الصورة واحد من المفاتيح المهمة لأنه لا يتغير بتغير لون الصورة . عملية وصف وتمثيل الصورة تعتبر من العمليات الصعبة لذا برز المخطط كتمثيل قوي للأشكال ثنائية البعد . ( Shock Graph) هو تجزئة الشكل إلى أجزاء مرتبة هرميا، بالاعتماد على وصف أو عنونة كل نقطة من نقاط الهيكل العظمي للشكل. هذا البحث يقدم طريق فعالة في تمثيل الصور وتمييزها والذي يعتمد على مصفوفة المتجاورات . عملية تشكيل مصفوفة المتجاورات وعملية تشكيل المخطط سوف توصف لاحقا بالتفصيل. تم الحصول على نتائج ممتازة ومشجعة في عملية التمييز ، وكانت نسبة التمييز (93.7) .

In an image, shape plays a significant role. Shape of an image is one of the key information of any object. Shape of an image does not change when color of image is changed . Shape representation and description is a difficult task. Shock Graph (SG) have emerged as powerful 2D shape representation. SG is a shape abstraction which decomposes a shape into a set of hierarchically. It is based on labeling the skeleton points (shocks) making up the Medial Axis Transform (MAT) of a shape. This paper presents effective method of shape representation in which graph construction is based on adjacency matrix .The process of forming the adjacency matrix of objects and constructing the graph will be described in detail. Experimental results show that this approach is effective in shape recognition. Encouraging and excellent result is obtained, the recognition rate is 93.7% .

ISSN: 1994-8638

عناصر مشابهة