Objektigenkänningen är uppgiften att hitta och märka delar av en tvådimensionell (2D) bild av en scen som motsvarar objekt i scenen. I detta dokument har vi föreslagit ett effektivt tillvägagångssätt med hjälp av nivåuppsättningsmetod för att extrahera objektform kontur och konvex skrov som en form invarianta funktioner till Feed forward Neural Network klassificering för objektigenkänning. Vi extraherade formkonturen enligt nivåuppsättningsmetod. Sedan har vi fått invariant form funktion, konvex skrov av objekten. Denna konvexa skrovuppsättning fungerar som ett mönster för Neural Network. Inledningsvis Mata framåt neurala nätverk tränas på udda data och testas på jämna datamängder. Vår strategi är utvärderad på Amsterdam Library of Object Images samling, en stor samling av objektbilder som innehåller 1000 objekt inspelade under olika bildförhållanden. De experimentella resultaten visar tydligt att vårt tillvägagångssätt är betydligt bättre. Den föreslagna metoden har visat sig vara effektiv under en mängd olika bildförhållanden.
Pawar och Talbar REF använde också Variational Level Set Method som en funktionsextraktor innan du matar bilden till ett feed forward neural nätverk för klassificering.
Object Recognition Technique based on Level Set Method and Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}