Fast Color Straight Line Pattern Recognition in an Object Using High Speed Self Learning Devices
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 5
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 248
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-5_015
تاریخ نمایه سازی: 11 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Most of the man-made objects are having some straight lines with colors. A very high-speed object recognition method using color straight line patterns is carried out using a novel self-learning device (RKD - Rasiq Krishnakumar Device). Instead of that Artificial Neural Networks (ANN), RKD based networks are used for different steps in this pattern classification. The color and straight-line features are extracted by using high-speed color segmentation and fast efficient straight-line segment extraction methods using the RKD based systems. The training and the testing algorithms of the pattern classification are using RKD-based processing. The fast color features extraction method uses an array of RKD-based devices and the fast efficient straight-line segment extraction method employs an array of processing elements and a main control unit. Some fusion devices are used for a straight line with colors features. The area of interest and the area of line segments of a particular object are other features for improving the accuracy of object classification.
کلیدواژه ها:
Rasiq Krishnakumar Algorithm ، Rasiq Krishnakumar Device ، Fast Object Recognition ، Color Straight Line Pattern
نویسندگان
S. Rasiq
School of Technology and Applied Sciences, Mahatma Gandhi University Regional Centre, Edappally, Kochi, India
S. Krishnakumar
School of Technology and Applied Sciences, Mahatma Gandhi University Regional Centre, Edappally, Kochi, India
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :