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形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究. 但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力. 提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法. 轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征. 关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.
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weixin_38530415
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