Pikseller genel olarak dokusal ve kenar olmak uzere iki sinifa ayrilirlar. Dokusal pikselleri tanimlamak icin yerel oruntuler, kenarlari tanimlamak icin yon vektorleri kullanilmaktadir. Bu makalede sekil tanimlama icin kenar ve merkez simetrik cift carpraz oruntu (center symmetric dual cross pattern, CSDCP) tabanli yeni bir sekil tanimlama modeli onerilmistir. Onerilen model, kenar cikarma, kenar yonlerini kodlama, CSDCP, histogram cikarma ve siniflandirma asamalarindan olusmaktadir. Kenar cikarma asamasinda canny ve Laplacian of Gaussian (LoG) kenar cikarma operatorleri kullanilmistir. Cikarilan kenarlar yon kodlamasi kullanilarak kodlanmistir. Elde edilen yonlere tek boyutlu CSDCP uygulanmis ve 8 bitlik degerler elde edilmistir. Bu degerlerin histogramlari cikarilarak ozellik vektoru elde edilmistir. Ozellikleri siniflandirmak icin K en yakin komsular, lineer destek vektor makinesi ve dogrusal ayirma analizi kullanilmistir. Onerilen modelin performansini test etmek icin Kimia99 ve MPEG7 veri tabanlari kullanilmistir. Elde edilen sonuclar, onerilen modelin basarili bir model oldugunu gostermektedir.
展开▼
