Det är ett mycket viktigt steg att hitta objektkanter i tillämpningar som objektigenkänning, klassificering och segmentering. Därför påverkar den edge detektionsalgoritm som ska användas direkt dessa tillämpningars prestanda. I denna studie föreslås en ny kantdetekteringsmetod baserad på Neutrosophic Set (NS) struktur genom att använda maximal normentropi (EDA-NMNE). Många experter och underrättelsesystem, inklusive det luddiga systemet, lyckas inte på ett tillfredsställande sätt lösa osäkerheter och brister. Men i NS-metoden löser man problemen genom att dela in dem i True (T), False (F) och Indeterminacy (I) undergrupper. Dessutom, eftersom metoden har en kraftfull algoritmisk struktur, NS villkor med obestämda och saknade situationer kan lösas framgångsrikt. I denna studie, objektkanter kan hittas framgångsrikt med den föreslagna metoden eftersom kanterna på objektet anses som obestämda. Således, med hjälp av den föreslagna EDA-NMNE, en stark intelligent expert systembaserad edge finding programvara utformades. I vår studie, 5 olika objekt edge detektion resultat erhölls genom att omvandla 5 olika typer av entropi till NS-baserade edge detektion programvara. Således har kantdetektion analys utförts genom att experimentera många typer av entropi som inte tidigare har använts för NS kantdetektion. Den metriska bilden
I papper REF föreslås en ny kantdetekteringsmetod baserad på Neutrosophic Set (NS) struktur genom att använda maximal normentropi (EDA-NMNE).
A new edge detection approach via neutrosophy based on maximum norm entropy
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}