Edge detection for pattern recognition: a survey

2016

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1504/ijapr.2016.076980
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This review provides an overview of the literature on the edge detection methods for pattern recognition that inspire from the understanding of human vision. We note that edge detection is one of the most fundamental processes within the low level vision and provides the basis for the higher level visual intelligence in primates. The recognition of the patterns within the images relates closely to the spatiotemporal processes of edge formations, and its implementation needs a cross-disciplinary approach in neuroscience, computing and pattern recognition. In this review, the edge detectors are grouped in as edge features, gradients and sketch models, and some example applications are provided for reference. We note a significant increase in the amount of published research in the last decade that utilises edge features in a wide range of problems in computer vision and image understanding having a direct implication to pattern recognition with images.