Kabuk Zincir Kod Histogramı Kullanılarak Şekil Tanıma
Shape Recognition Using Histogram of Shell Chain Code
Yazar: Tuna, Haydar; Demirci, Recep
Dergi: Duzce University Journal of Science and Technology, Vol. 7 No. 1, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Shell Chain Code,Chain Code,FR8 ; Kabuk Zincir Kodu,Zincir Kodu,FR8

Şekil bir nesnenin doğal sınırlarının insan beyninde oluşturduğu algı olarak tanımlanabilir. Şekil tanıma iseherhangi bir nesnenin ait olduğu sınıfın daha önceden karşılaşılan ve hafızaya kaydedilen algılarlakarşılaştırılarak bulunmasıdır. Bilgisayarda şekil tanıma nesnelerin sınır veya bölge tabanlı şekil temsilyöntemleriyle elde edilen özellik vektörlerinin karşılaştırılarak sınıflarının tespitidir. Sınır tabanlı özellik çıkarmametotlarından biri olan zincir kodu sayısal görüntüdeki bir nesnenin sınır noktaları takip edilerek üretilen semboldizisidir. İlgili sembol kümesinin elemanları her yön için daha önceden belirlenmelidir. Şekil temsilindekullanılan zincir kodlarının en temel problemi ölçekleme veya döndürme işlemlerine karşı yeterince güçlüolmamalarıdır. Başka bir ifade ile şekiller ölçeklendiğinde ya da döndürüldüğünde zincir kodlarınınuzunluklarının ve içeriklerinin değişmesidir. Bu nedenle şekillerin benzerlik karşılaştırılmasında farklıuzunluklardaki sembol dizisinden oluşan zincir kodları yerine, normalize edilmiş zincir kod histogramı tercihedilmektedir. Böylece sınır bilgileri sembol çeşidi ile orantılı olan sabit uzunlukta vektörlere dönüştürülerekbenzerlik hesaplaması yapılmaktadır. Bu çalışmada nesnelerin sınır noktalarında bulunan piksellerin kabuknumaraları kullanılarak ölçeklenme ve döndürme işlemlerine karşı dayanıklı yeni bir zincir kod histogramıönerilmiştir. Önerilen yöntemin döndürmeye karşı duyarlılığı Freeman 8 (FR8) zincir kod histogramıyladeneysel olarak karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçlar verilmiştir.

Shape can be defined as perception of natural boundaries of an object in human brain. Shape recognition isdetermination of class to which the object belongs by comparison of the object perceptions which are previouslyencountered and stored in memory. In the computer based shape recognition, it is determination of class towhich the object belongs by comparison of the feature vectors which are obtained by contour or region-basedmethods. The chain code, which is one of the contour-based feature extraction methods, is a sequence ofsymbols created by following the boundary of an object. The elements of symbol set must be predefined for eachdirection. The fundamental issue with chain code used for shape description is that they are not robust enoughfor scaling and rotation. In other words, the length and content of chain code may change when shapes are scaledor rotated. Therefore, in compassion process of shapes, normalized chain code histograms are preferred rather than chain codes with different lengths. Consequently, similarity calculations are performed by means of featurevectors of which the fixed lengths are proportional with symbol types. In this study, a new chain code which isstrong for scaling and rotation has been proposed. The shell numbers where the object boundary pixels arelocated has been used to generate the chain code. The rotational robustness of the proposed chain code has beenexperimentally compared with outputs of Freeman 8 (FR8) chain code histogram and the obtained results havebeen given.