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A New Workspace For Principal Axes And Scaling Estimation

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.5 No.3 (2012.09)바로가기
  • 페이지
    pp.161-180
  • 저자
    Stelios Krinidis, Michail Krinidis
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208830

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
A novel algorithm for 2D object orientation and scaling factor estimation, is proposed in this paper. The proposed method is accurate, effective, computationally efficient and fully- automated. The object orientation is calculated by using object principal axes estimation. The main contribution of the proposed approach is the utilization of a 2D empirical mode like decomposition (EMD-like) as a new workspace for principal axes and scaling determination. The EMD algorithm can decompose any nonlinear and non-stationary data into a number of intrinsic mode functions (IMFs). When the object is decomposed by empirical mode like decomposition (EMD-like), the IMFs of the object, provide a workspace with very good properties for calculating the principal axes. The method was evaluated on synthetic and real images. The experimental results demonstrate the effectiveness and the accuracy of the method, both in orientation and scaling estimations.

목차

Abstract
 1 Introduction
 2 The New Workspace and the Algorithm for Object PrincipalAxes and Scaling Estimation
  2.1 The 1D Original Empirical Mode Decomposition (1D EMD)
  2.2 The New Workspace - The 2D Empirical Mode Like Decomposition (2DEMD-like)
  2.3 Object Principal Axes and Scaling Estimation
 3 Experimental Results
 4 Conclusion
 References

키워드

Principal axes estimation orientation estimation scaling estimation empir- ical mode decomposition ensemble empirical mode decomposition intrinsic mode.

저자

  • Stelios Krinidis [ Information Management Department, Technological Institute of Kavala ]
  • Michail Krinidis [ Information Management Department, Technological Institute of Kavala ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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