Fast connected component labeling algorithm: a non voxel-based approach

This paper presents a new approach to achieve connected component labeling on both binary images and volumes by using the Extreme Vertices Model (EVM), a representation model for orthogonal polyhedra, applied to digital images and volume datasets recently. In contrast with previous techniques, this method does not use a voxel-based approach but deals with the inner sections of the object.Postprint (published version

A Connected Component Labeling Algorithm for Implicitly-Defined Domains

A connected component labeling algorithm is developed for implicitly-defined domains specified by multivariate polynomials. The algorithm operates by recursively subdividing the constraint domain into hyperrectangular subcells until the topology thereon is sufficiently simple; in particular, we devise a topology test using properties of Bernstein polynomials. In many cases the algorithm produces a certificate guaranteeing its correctness, i.e., two points yield the same label if and only if they are path-connected. To robustly handle various kinds of edge cases, the algorithm may assign identical labels to distinct components, but only when they are exactly or nearly touching, relative to a user-controlled length scale. A variety of numerical experiments assess the effectiveness of the overall approach, including statistical analyses on randomly generated multi-component geometry in 2D and 3D, as well as specific examples involving cusps, self-intersections, junctions, and other kinds of singularities.Comment: 15 pages, 7 figures, 3 algorithm

IMPROVEMENT OF HANDWRITING JAVASCRAFT IMAGE QUALITY AND SEGMENTATION WITH CLOSING MORPHOLOGY AND ADAPTIVE THRESHOLDING METHODS

Tujuan: Perbaikan kualitas citra yang putus-putus atau terlalu tipis pada aksara jawa tulisan tangan menggunakan operasi morfologi dan mengumpulkan dataset secara otomatis dari proses cropping dengan metode Connected Component Labeling.Perancangan/metode/pendekatan: Menerapkan metode operasi morfologi dalam perbaikan citra putus-putus dan metode connected component labeling untuk membantu cropping dalam mengumpulkan dataset secara otomatis.Hasil: Hasil uji coba dengan beberapa kernel yang berbeda antara operasi morfologi opening dan operasi morfologi closing terpilih operasi morfologi closing dengan kernel (45,45) pada bagian dilasi dan kernel (37,37) pada bagian erosi. Hasil dari segmentasi yang terpilih lanjut ke cropping dengan bantuan metode connected component labeling dan klasifikasi convolutional neural network yang diterapkan untuk mengklasifikasi citra aksara jawa dengan baik. Akurasi yang diperoleh adalah sebesar 94,27 % pada proses klasifikasi menggunakan data training dan akurasi 84,53% pada proses klasifikasi menggunakan data validasi.Keaslian/ state of the art: Pengujian dari operasi morfologi opening dan operasi morfologi closing dengan masing-masing 6 kernel berbeda pada proses segmentasi citra aksara jawa untuk perbaikan kualitas citra. Pengumpulan dataset secara otomatis dari hasil cropping citra dengan bantuan metode connected component labeling dan hasil dataset yang terkumpul diklasifikasi untuk masing-masing citra aksara jawa

Transliterasi Aksara Jawa Tulisan Tangan ke Tulisan Latin Menggunakan CNN

Abstrak— Aksara jawa adalah hal yang menarik untuk diteliti. Namun sayangnya aksara jawa sudah tidak banyak lagi diminati. Maka dari itu, dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat lebih menarik minat masyarakat umum untuk melakukan penelitian terhadap aksara jawa. Dalam penelitian ini kami mencoba mengusulkan sistem untuk melakukan pengenalan tulisan tangan aksara jawa dengan benar. Sistem segmentasi yang dirancang menerapkan kombinasi dua metode yaitu projection profile dan connected component labeling. Kedua metode tersebut adalah metode untuk segmentasi yang masih memiliki beberapa kekurangan untuk kasus aksara jawa. Kami mencoba menggabungkan dua metode tersebut untuk menutupi kekurangan-kekurangan sebelumnya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah metode pembelajaran mendalam convolutional neural network. Data uji yang digunakan berupa 20 citra tulisan tangan aksara jawa yang diambil menggunakan kamera smartphone. Penelitian ini memperoleh hasil akurasi 90% pada tahap segmentasi karakter. Sehingga dapat diambil kesimpulan jika kombinasi metode projection profile dan connected component labeling dapat melakukan segmentasi citra dengan baik. Metode convolutional neural network pada saat melakukan learning terhadap data pembelajaran mendapatkan akurasi 0,9962. Pada saat pengujian, metode CNN mendapatkan akurasi 80% menggunakan 20 citra pengujian. Hal ini membuktikan bahwa CNN adalah metode yang baik untuk digunakan dalam pengenalan karakter.   Kata Kunci— projection profile, connected component labeling, aksara jawa, segmentasi, OC

3D Face tracking and gaze estimation using a monocular camera

Estimating a user’s gaze direction, one of the main novel user interaction technologies, will eventually be used for numerous applications where current methods are becoming less effective. In this paper, a new method is presented for estimating the gaze direction using Canonical Correlation Analysis (CCA), which finds a linear relationship between two datasets defining the face pose and the corresponding facial appearance changes. Afterwards, iris tracking is performed by blob detection using a 4-connected component labeling algorithm. Finally, a gaze vector is calculated based on gathered eye properties. Results obtained from datasets and real-time input confirm the robustness of this metho

Computing the Component-Labeling and the Adjacency Tree of a Binary Digital Image in Near Logarithmic-Time

Connected component labeling (CCL) of binary images is one of the fundamental operations in real time applications. The adjacency tree (AdjT) of the connected components offers a region-based representation where each node represents a region which is surrounded by another region of the opposite color. In this paper, a fully parallel algorithm for computing the CCL and AdjT of a binary digital image is described and implemented, without the need of using any geometric information. The time complexity order for an image of m × n pixels under the assumption that a processing element exists for each pixel is near O(log(m+ n)). Results for a multicore processor show a very good scalability until the so-called memory bandwidth bottleneck is reached. The inherent parallelism of our approach points to the direction that even better results will be obtained in other less classical computing architectures.Ministerio de Economía y Competitividad MTM2016-81030-PMinisterio de Economía y Competitividad TEC2012-37868-C04-0

APLIKASI PENGENALAN POLA TULISAN TANGAN ANGKA ARABIC (INDIAN) MENGGUNAKAN METODE CONNECTED COMPONENT LABELING DAN TEMPLATE MATCHING

Tulisan tangan merupakan hasil menulis, barang yang ditulis ataupun cara menulis dengan tangan (bukan ketikan). Tulisan tangan dapat dikenali karena hasil dari proses pembelajaran manusia. Gaya penulisan setiap orang tidak sama, hal ini menjadi kendala dalam mengenali hasil tulisan tangan. Pengenalan tulisan tangan menjadi lebih sulit apabila objek tulisan berbeda dari yang biasa digunakan, contohnya tulisan dalam bahasa lain. Salah satu bahasa resmi Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB), bahasa Arab, memiliki penulisan angka yang dikenal sebagai angka Arabic (Indian). Identifikasi ciri-ciri membantu manusia untuk membedakan suatu pola dengan pola lainnya. Pengelompokan pola ini dapat diterapkan kepada mesin untuk tujuan mengenali suatu objek tulisan pada citra. Penelitian ini merancang dan membangun aplikasi pengenalan pola tulisan tangan angka Arabic (Indian) menggunakan metode connected component labeling dan template matching. Connected component labeling digunakan untuk pemotongan karakter menjadi bagian yang tidak saling terhubung satu sama lain agar mudah dikenali. Template matching adalah metode yang digunakan untuk mencari seberapa besar kecocokan antara citra uji dengan citra latih menggunakan classifier k- Nearest Neighbors (KNN). Fitur yang dimiliki aplikasi ini di antaranya dapat menyimpan citra latih angka Arabic (Indian), melakukan klasifikasi angka Arabic (Indian), dan pemotongan karakter. Aplikasi ini memberikan hasil pengenalan berupa angka modern yang dipakai sehari-hari. Aplikasi ini dikembangkan dengan metode sequential linear yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB dan database Microsoft Access. Aplikasi ini diuji dengan menggunakan 100 citra uji. Tiga hasil klasifikasi terbaik dari pengenalan pola tulisan tangan angka Arabic (Indian) menggunakan metode k- Nearest Neighbors (KNN) adalah 86% saat nilai k= 1, 84% dengan nilai k= 3, dan 83% dengan k= 5