Lee (2010) and Lee et al. (2010, 20

Lee (2010) and Lee et al. (2010, 2011) proposed a novel method
based on BLS entropy for recognizing object shapes. This entropy was
defined on a simple branch network consisting of a single node and
its branches (see Fig. 3). This simple network was called the unit
branch network (UBN). The BLS entropy, s, can be defined as
s ¼ − Pn
i¼1
pi log pi ð Þ= logð Þ n . Here, the probability of the i-th branch of
the UBN is defined as pi ¼ li= Pn
k¼1
lk, where n is the number of branches
in the UBN and lk is the length of the k-th branch (k= 1, 2, 3, …, n).
The denominator, log (n), is introduced to normalize the entropy.
We extracted 360 pixels that were evenly distributed along the
boundary shape of the binary wing shapes according to the following
procedure.
Step 1. Choose the pair of pixels farthest from one another (denoted
by xt and xb in Fig. 4A, respectively) in the boundary. Find the
point xc that divides line xt–xb into equal segments.
Step 2. Select two boundary regions (depicted by red in Fig. 4A) that
are within 20% of the distance of line xt–xb above and below
the line that contains the point xc and is perpendicular to line
xt–xb.
Step 3. Choose a pair of pixels closest to one another, xl and xr,
between the two boundaries selected in step 2. Find the point
xo that divides the line xl–xr into equal segments.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลี (2010) และ al. et ลี (2010, 2011) เสนอวิธีนวนิยายตาม BLS เอนโทรปีสำหรับการจดจำรูปร่างของวัตถุ เอนโทรปีนี้ได้กำหนดบนเครือข่ายเรื่องสาขาประกอบด้วยโหนเดียว และสาขา (ดูที่ Fig. 3) เครือข่ายนี้ได้ถูกเรียกว่าหน่วยเครือข่ายสาขา (UBN) BLS เอนโทรปี s สามารถกำหนดเป็นs ¼− Pni¼1ปี่ปี่ล็อกðÞ = logð Þ n ที่นี่ ความเป็นไปได้ไอสาขาของUBN ถูกกำหนดเป็นหลี่ผี¼ = Pnk¼1แอล โดยที่ n คือ จำนวนสาขาUBN และแอลคือความยาวของสาขา k th (k = 1, 2, 3,..., n)มีการแนะนำตัวหาร ล็อก (n), จะทำให้ปกติเอนโทรปีเราสกัด 360 พิกเซลที่ได้กระจายอย่างสม่ำเสมอตามร่างขอบเขตของรูปทรงปีกไบนารีตามขั้นตอนการขั้นตอนที่ 1 เลือกคู่ของพิกเซล farthest from กัน (สามารถบุxt และ xb ใน Fig. 4A ตามลำดับ) ในขอบเขต ค้นหานี้จุด xc ที่บรรทัด xt-xb แบ่งเซ็กเมนต์ที่เท่ากันขั้นตอนที่ 2 เลือกภูมิภาคเขต 2 (แสดง ด้วยสีแดงใน Fig. 4A) ที่ภายใน 20% ของระยะห่างของบรรทัด xt-xb ด้านบน และด้านล่างบรรทัดที่ประกอบด้วย xc จุด และตั้งฉากกับเส้นxt-xbขั้นตอนที่ 3 เลือกคู่ของพิกเซลใกล้เคียงกัน xl และ xrระหว่างขอบเขตสองที่เลือกไว้ในขั้นตอนที่ 2 ค้นหาจุดเวียดโซที่บรรทัด xl – xr แบ่งเซ็กเมนต์ที่เท่ากัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ลี (2010) และลีและคณะ (2010, 2011) ได้เสนอวิธีการใหม่
ขึ้นอยู่กับเอนโทรปี BLS การตระหนักถึงรูปทรงของวัตถุ เอนโทรปีนี้ถูก
กำหนดไว้ในเครือข่ายสาขาที่เรียบง่ายประกอบด้วยโหนดเดียวและ
กิ่งก้านของมัน (ดูรูปที่. 3) เครือข่ายนี้ง่ายที่เรียกว่าหน่วย
เครือข่ายสาขา (UBN) เอนโทรปี BLS, S, สามารถกำหนดเป็น
S ¼ - Pn
i¼1
ปี่ล็อกปี่ d TH = logðÞ n นี่น่าจะเป็นของสาขาที่ i ของ
UBN ถูกกำหนดให้เป็นปี่¼ li = Pn
k¼1
lk ที่ n คือจำนวนสาขา
ใน UBN และ lk คือความยาวของสาขา k-th (k = 1, 2, 3, ... , n).
ส่วนเข้าสู่ระบบ (n) เป็นที่รู้จักที่จะปรับเอนโทรปี.
เราสกัด 360 พิกเซลที่มีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันตาม
รูปร่างขอบเขตของรูปทรงปีกไบนารีตามต่อไปนี้
ขั้นตอน.
ขั้นตอนที่ 1 เลือกคู่ของพิกเซลที่ไกลที่สุดจากคนอื่น (แสดง
โดย XT และ XB ในรูป. 4A ตามลำดับ) ในขอบเขต ค้นหา
XC จุดที่แบ่งเส้น XT-XB เป็นส่วนเท่ากัน.
ขั้นตอนที่ 2 เลือกสองภูมิภาคเขตแดน (ภาพสีแดงในรูป. 4A) ที่
อยู่ใน 20% ของระยะทางของสาย XT-XB บนและด้านล่าง
บรรทัดที่ประกอบด้วย จุด XC และตั้งฉากกับเส้น
XT-XB.
ขั้นตอนที่ 3. เลือกคู่ของพิกเซลที่ใกล้เคียงที่สุดกับอีกคนหนึ่ง, XL และ XR,
ระหว่างสองขอบเขตที่เลือกไว้ในขั้นตอนที่ 2 หาจุด
XO ที่แบ่งเส้น XL-XR เป็น ส่วนเท่ากัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลี ( 2010 ) และ ลี และคณะ ( 2010 , 2011 ) ได้เสนอวิธีใหม่
ตาม BLS เอนโทรปีที่จำรูปร่างวัตถุ เอนโทรปีนี้
นิยามบนง่ายเครือข่ายสาขาประกอบด้วยโหนดเดียว
กิ่ง ( ดูรูปที่ 3 ) เครือข่ายอย่างง่ายนี้ถูกเรียกว่าหน่วย
เครือข่ายสาขา ( UBN ) BLS เอนโทรปี , S , สามารถกำหนดเป็น¼
s − PN
ฉัน¼ 1
pi pi ðÞ = เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบðÞ n . ที่นี่ความน่าจะเป็นของ i-th
สาขาของ UBN หมายถึง ปี่¼ลี้ = PN

1 k ¼ LK โดยที่ n คือจำนวนกิ่ง
ในและ UBN LK คือความยาวของ k-th สาขา ( k = 1 , 2 , 3 , . . . , n )
ตัวส่วนเข้าสู่ระบบ ( n ) คือระบบปกติเอนโทรปี .
เราสกัด 360 พิกเซลที่กระจายตัวไปตามรูปร่างของปีกที่ไบนารี
ขอบเขตรูปทรงตาม

ขั้นตอนต่อไปนี้ขั้นตอนที่ 1 เลือกคู่ของพิกเซลที่ไกลจากคนอื่น ( แทนด้วยสีในรูป XT
และ 4A ตามลำดับ ) ในขอบเขต หาจุดที่แบ่งบรรทัดนี้
XT –สีเป็นส่วนเท่ากัน .
ขั้นตอนที่ 2 เลือกสองเขตแดนภูมิภาค ( ภาพโดยสีแดงในรูปที่ 4 )
ภายใน 20 % ของระยะทางของเส้น XT –สีด้านบนและด้านล่าง
บรรทัดที่มีจุด XC และตั้งฉากกับเส้นและสี

XT .ขั้นตอนที่ 3 เลือกพิกเซลใกล้คู่ของกันและกัน และ 9000 XL , ขอบเขต
ระหว่างสองเลือกในขั้นตอนที่ 2 หาจุด
จุ๊บที่แบ่งบรรทัด 9000 XL ซึ่งเป็นส่วนที่เท่ากัน