Object Recognition Using the Edge Orientation Histogram and Improved Multi-Layer Neural Network

Kang, Myung-A

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kang, Myung-A (Division of Computer Science Engineering, Gwangju University)

저널정보: (사)국제문화기술진흥원 The International journal of advanced culture technology The International journal of advanced culture technology 제6권 제3호

발행연도: 2018.1

수록면: 142 - 150 (9page)

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This paper describes the algorithm that lowers the dimension, maintains the object recognition and significantly reduces the eigenspace configuration time by combining the edge orientation histogram and principle component analysis. By using the detected object region as a recognition input image, in this paper the object recognition method combined with principle component analysis and the multi-layer network which is one of the intelligent classification was suggested and its performance was evaluated. As a pre-processing algorithm of input object image, this method computes the eigenspace through principle component analysis and expresses the training images with it as a fundamental vector. Each image takes the set of weights for the fundamental vector as a feature vector and it reduces the dimension of image at the same time, and then the object recognition is performed by inputting the multi-layer neural network.

#PCA #MLNN #EOH #Eigenspace #Singular Value Decomposition

참고문헌 (8)

참고문헌 신청

P. J. Besl / 1985 / Three-Dimensional Object Recognition / ACM computing surveys 17(1):75~145

Jong-Min Kim / 2008 / Three Dimensional Gesture Recognition Using PCA of Stereo Images and Modified Matching Algorithm / IEEE Fuzzy Systems and Knowledge Discovery 4:116~120

Digital Image Processing / Rafael C. Gonzalez

Rafael C.Gonzalez / 2001 / Digital Image Processing / Prentice Hall :519~532

JY. Tak / 2009 / Indexing and Matching Scheme for Recognizing 3D Objects from Single 2D Image / International Conference on Internet and Multimedia Systems and Applications (IMSA'09) :60~67

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Kang, Myung-A

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