Share
نظام تمييز الكيانات ثنائية البعد باستخدام تقنية مطابقة المخططات == 2D Object Recognition System Using Graph Matching Technique
Author name:
اســــراء محمد حســون
Supervisor name:
عامر صديق الملاح
General topic:
Computer Science
Specific topic:
Computer Science
Degree:
Master
University:
Al-Nahrain University - College Of Science - Department Of Computer Science
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
28T826 - p.pdf
Abstract:
يستطيع الانسان تمييز الكيانات بجهد قليل بالرغم من حقيقة ان صورة الكيان مختلفة في الحجم والوضعية التي يتخذها الكيان .مطابقة كيانين تنفذ بقياس مدى توافق مميزات وتنظيم الاجزاء الاولية المكونة للشكل . يعتبر المخطط هيكل بياني عام وقوي لتمثيل البيانات .هنالك عدد من المناهج في مطابقة المخططات مثل التمييز بواسطة المكونات , المخطط الهيكلي بالاعتماد على نقاط التقاطع, استخدام خصائص نقاط الـ(Medial Axis) كسمة للشكل. في هذه الاطروحة, تم تقديم نظام تمييز الكيانات ثنائية البعد باستخدام تقنية مطابقة المخططات . الشكل يجزا الى اجزاء اولية منظمة هرميا, ان بناء (Shock Graph) يعتمد على مصفوفة المتجاورات التي تعكس الارتباطات بين مقاطع الهيكل العظمي . النظام المقترح يتضمن اربع مراحل : مرحلة التجهيز , مرحلة بناء المخطط, مرحلة استخلاص الميزات ,واخيرا مرحلة التمييز. مبدا العقوبة سيستخدم في المرحلة الرابعة للاهتمام بالمخططات التي تمتلك حجم مختلف. هذا العمل انجز على قاعدة بيانات تحوي على (100) صورة مقسمة الى (10) اصناف (10) صور لكل صنف. الصور المختبرة تتكون من (80) صورة (8) صور لكل صنف. النظام يستخلص الميزات ويقارنها مع تلك المخزونة في قاعدة البيانات لايجاد اقرب كلاس باستخدام مقياس الفرق الاقليدي. اظهرت نتائج التجارب ان نسبة التمييز كانت 93,7 . | Humans can recognize objects with little effort, despite the fact that the image of the objects may vary in sizes and pose. Matching two objects is perform by measuring how well the proprieties and the organization of the primitives forming the shapes agree .Graph is a general and powerful data structure for the representation of objects, there have been several approaches in graph matching area, such that : recognition by components (geons) ,skeletal graph based on junction points , using medial axis characteristic points as an attribute to model the shape ,..etc. In this thesis, 2D object recognition system is introduced using graph matching technique .A shape is partitioned into hierarchically organized primitive parts, building shock graph is based on adjacency matrix that reflects connections among skeleton segments. The proposed system includes four stages : preprocessing, graph construction ,feature extraction, and recognition stage. To ensure accuracy , principle of penalty is used in the fourth stage to deal with graphs have deferent size . This work is performed on the database including 100 images for 10 classes(10 images for each class). The testing images consists of 80 images(8 images for each class), the system extracts features , and compares the features with those stored in the database to find the nearest class using Euclidian distance measure. The experimental results showed that the recognition rate was 93.7 % .
