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论文研究-基于多尺度轮廓段的形状特征提取与识别.pdf
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2019-09-16
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形状识别是计算机视觉与模式识别领域的重要研究内容。形状的特征选取与描述是形状识别的研究热点。针对现有识别方法的不足,提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述,进行特征提取的方法。对每个形状均在6种尺度下进行特征提取,每种尺度选取5种轮廓段特征参数,实现了对形状的特征描述。在形状识别阶段,使用动态时间规整(DTW)算法度量形状描述子之间的匹配距离,实现形状识别。分别在Kimia99、Kimia216和MPEG-7数据库中进行算法验证,结果表明基于多尺度轮廓段的形状特征描述子具有旋转、缩放、平移和局部遮挡不变性,识别率优于现有算法。
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