التجزئة الهندسية: الفرق بين النسختين
نسخ محتمل وسم: نسخ محتمل |
(لا فرق)
|
نسخة 16:25، 10 أكتوبر 2021
في علوم الكمبيوتر ، تعد التجزئة الهندسية طريقة فعالة لإيجاد كائنات ثنائية الأبعاد ممثلة بنقاط منفصلة خضعت لعملية تحويل تآلفي, على الرغم من وجود امتدادات لتمثيلات وتحولات الكائنات الأخرى. في خطوة خارج الخط ، يتم تشفير الكائنات عن طريق معالجة كل زوج من النقاط كأساس هندسي. يمكن تمثيل النقاط المتبقية بطريقة ثابتة فيما يتعلق بهذا الأساس باستخدام عامل متغير في التجزئة. لكل نقطة، يتم تخزين إحداثياتها المحولة الكمية في جدول التجزئة كمفتاح ، ومؤشرات نقاط الأساس كقيمة. ثم يتم تحديد زوج جديد من النقاط الأساسية ، وتتكرر العملية من جديد. في خطوة التعرف عبر الإنترنت ، يتم اعتبار أزواج نقاط البيانات المختارة عشوائيًا كقواعد مرشحة. لكل أساس مرشح ، يتم ترميز نقاط البيانات المتبقية وفقًا للأساس ويتم العثور على المراسلات المحتملة من الكائن في الجدول الذي تم إنشاؤه مسبقًا. يتم قبول أساس المرشح إذا كان عدد كبير بما فيه الكفاية من نقاط البيانات مؤشرًا على أساس كائن ثابت.
تم اقتراح التجزئة الهندسية في الأصل في الرؤية الحاسوبية للتعرف على الأشياء ثنائية وثلاثية الأبعاد [1]، ولكن تم تطبيقها لاحقًا على مشاكل مختلفة مثل التراصف البنيوي للبروتينات [2][3].
التجزئة الهندسية في الرؤية الحاسوبية
التجزئة الهندسية هي طريقة مستخدمة للتعرف على الأشياء. لنفترض أننا نريد التحقق مما إذا كان يمكن رؤية صورة نموذج في صورة إدخال. يمكن تحقيق ذلك باستخدام التجزئة الهندسية. يمكن استخدام الطريقة للتعرف على أحد الكائنات المتعددة في القاعدة ، وفي هذه الحالة يجب أن يخزن جدول التجزئة ليس فقط معلومات الوضع ولكن أيضًا فهرس نموذج الكائن في القاعدة.
مثال
مرحلة التدريب
مرحلة الاعتراف
البحث عن نمط معكوس
التجزئة الهندسية بأبعاد أعلى
انظر ايضا
المصادر
- ^ A.S. Mian, M. Bennamoun, and R. Owens, Three-dimensional model-based object recognition and segmentation in cluttered scenes., IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, Oct. 2006, pp. 1584-601.
- ^ Moll، Mark؛ Bryant، Drew H.؛ Kavraki، Lydia E. (11 نوفمبر 2010). "The LabelHash algorithm for substructure matching". BMC Bioinformatics. ج. 11: 555. DOI:10.1186/1471-2105-11-555. ISSN:1471-2105. PMC:2996407. PMID:21070651.
{{استشهاد بدورية محكمة}}: صيانة الاستشهاد: دوي مجاني غير معلم (link) - ^ Nussinov، R.؛ Wolfson، H. J. (1 ديسمبر 1991). "Efficient detection of three-dimensional structural motifs in biological macromolecules by computer vision techniques". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. ج. 88 ع. 23: 10495–10499. DOI:10.1073/pnas.88.23.10495. ISSN:0027-8424. PMC:52955. PMID:1961713.