İskelet Kritik Noktaları ile Şekil Sınıflandırma

24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) (2016 : Zonguldak, Turkey )
In this paper, we presented a novel shape recognition framework based on medial axis graph. After extracting medial axis graph of a shape, we constructed a multi-dimensional distribution by calculating distances of each branch node to all other branch nodes in the graph. Then similarity rates between these distributions is found by using a transportation-based distance function. Finally, we compared our results with results of similar works conducted in the past.
Bu bildiride, orta eksen çizgeleri (medial axis graph) kullanılarak şekil tanıma alanında yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. İskeletleri çıkartılan şekillerin çizgelerinde, tüm kritik noktaların diger kritik noktalara olan en kısa yol uzaklığı hesaplanarak her bir şekil için çok boyutlu bir dagılım oluşturulmuştur. Önerilen şekil tanıma platformunda bu dagılımlar üzerinde taşıma tabanlı bir uzaklık fonksiyonu kullanılarak şekiller arasındaki benzerlik oranı bulunmuştur. Son olarak alınan sonuçlar daha önceden yapılmış benzer çalışmaların sonuçlarıyla karşılaştırılarak önerilen yaklaşımın başarımı gösterilmiştir.