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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.1
- 수록면
- 127 - 135 (9page)
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This paper presents a new technique for corner shape based object retrieval from a database. The proposed feature matrix consists of values obtained through a neighborhood operation of detected corners. This results in a significant small size feature matrix compared to the algorithms using color features and thus is computationally very efficient. The corners have been extracted by finding the intersections of the detected lines found using Hough transform. As the affine transformations preserve the co-linearity of points on a line and their intersection properties, the resulting corner features for image retrieval are robust to affine transformations. Furthermore, the corner features are invariant to noise. It is considered that the proposed algorithm will produce good results in combination with other algorithms in a way of incremental verification for similarity.
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참고문헌 (18)
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A. L / 1999 / On the inverse Hough transform / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 21 (12) : 1329 ~ 1343
A. Rattarrangsi / 1992 / Scale-based detection of corners of planar curves / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Vision 14 (4) : 430 ~ 449
D. A / 1996 / The Hough transform-a new approach / Proc. IEEE Conf. Industrial Electronics, Control, and Instrumentation 3 : 1612 ~ 1617
D. G. Sim / 2001 / Fast texture description and retrieval of DCT based compressed images / Electron. Lett. 37 (1) : 18 ~ 19
D. H. Ballard / 1987 / Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes / Pattern Recognition 13 : 111 ~ 122
A. Rattarrangsi / 1992 / Scale-based detection of corners of planar curves / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Vision 14 (4) : 430 ~ 449
D. A / 1996 / The Hough transform-a new approach / Proc. IEEE Conf. Industrial Electronics, Control, and Instrumentation 3 : 1612 ~ 1617
D. G. Sim / 2001 / Fast texture description and retrieval of DCT based compressed images / Electron. Lett. 37 (1) : 18 ~ 19
D. H. Ballard / 1987 / Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes / Pattern Recognition 13 : 111 ~ 122
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