En iyi arkadaş benzerliği yöntemi ile doku eşleştirme

Çoğu bilgisayar görmesi ve görüntü analizi probleminde, iki veya daha fazla farklı nesne veya görüntü arasında bir benzerlik ölçütü tanımlamak gerekir. Şablon eşleştirme, belirli matematiksel algoritmaları kullanarak nesneler arasında benzerlikler elde etmek için kullanılan klasik ve temel bir yöntemdir. Bu çalışmada şablon eşleştirme tanıtılmış, şablon eşleştirme yaklaşımları ve bazı önemli şablon eşleştirme teknikleri açıklanmış ve matematiksel yapıları belirtilmiştir. Çeşitli şablon eşleştirme uygulama alanları gözden geçirilmiş ve nesne tanıma için farklı alanlarda şablon eşleştirme uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Özellikle, En iyi Arkadaş Benzerliği (EAB) olarak bilinen yeni bir şablon eşleştirme yöntemi açıklanmış, özellikleri analiz edilmiş ve bu yöntemin bazı alanlarda uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Ardışık çerçevelerde başarılı olan EAB'nin farklı şablon eşleştirme uygulama alanlarındaki başarımı değerlendirilmiştir. Bununla birlikte literatürde şablon eşleştirme için yaygın olarak kullanılan bazı şablon eşleştirme yöntemleri (Kare Farkı Eşleştirme, Korelasyon Eşleştirme, Korelasyon Katsayısı Eşleştirme ve Normalleştirilmiş Yöntemler) de matematiksel formülleri ile birlikte açıklanmıştır. Bu yöntemlerle de doku eşleştirme ve yaprak tanıma gibi alanlarda uygulamalar gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen ortak uygulamalarda bu yöntemlerin EAB ile olan başarımları karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Şablon Eşleştirme, Görüntü Eşleştirme, Görüntü Tanıma, Doku Tanıma, Doku Eşleştirme, Yaprak Tanıma, Yaprak Sınıflandırma