Nonlinear correlation by using invariant identity vectors signatures to identify plankton

Abstract

In this paper a new methodology to recognize radiolarians is presented. This system is invariant to position, rotation and scale by using identity vectors signatures (I s ) obtained for both the target and the problem image. In this application, I s is obtained by means of a simplifi cation of the main features of the original image in addition of the properties of the Fourier transform. Identity vectors signatures are compared using nonlinear correlation. This new methodology recognizes objects in a more simple way. It has a low computational cost of approximately 0.02 s per image. In addition, the statistics of Euclidean distances is used as an alternative methodology for comparison of the identity vectors signatures. Also, experiments were carried out in order to fi nd the noise tolerance. The discrimination coeffi cient was used as a metric in performance evaluation in presence of noise. The invariant to position, rotation and scale of this digital system was tested with 20 different species of radiolarians and with 26 different species of phytoplankton (real images). The results obtained have a confi dence level above 95.4%.KEYWORDS: image processing, invariant digital system, pattern recognition, plankton identifi cation. RESUMENEn este trabajo se presenta una nueva metodología para el reconocimiento de radiolarios. Este sistema es invariante a posición, rotación y escala y utiliza fi rmas vectores identidad (I s ) tanto como para la imagen problema como para la imagen objetivo. En esta aplicación, I s se obtiene mediante una simplifi cación de los rasgos totales de la imagen original tomando en cuenta las propiedades de la transformada de Fourier. Los vectores identidad son comparados entre sí mediante una correlación no lineal. Esta nueva metodología reconoce objetos de manera muy sencilla. Tiene un costo bajo computacional de aproximadamente 0.02 s por imagen. Además, de una manera alternativa se utiliza la estadística de distancia Euclidiana para comparar los vectores identidad. Se llevaron a cabo experimentos numéricos para encontrar la tolerancia del método al ruido en la imagen. La métrica matemática coefi ciente de discriminación fue utilizada para evaluar el desarrollo del algoritmo en presencia de ruido. El sistema digital invariante a posición, rotación y escala fue evaluado con 20 diferentes especies de radiolarios y con 26 diferentes especies de fi toplancton (imágenes reales). Los resultados obtenidos tuvieron un nivel de confi anza del 95.4%.PALABRAS CLAVE: procesado de imágenes, sistema digital invariante, reconocimiento de patrones, identifi cación de plancton.