论文研究-网格和密度聚类方法在人头检测中的应用.pdf

所需积分/C币:9 2019-09-08 02:39:05 545KB .PDF
12
收藏 收藏
举报

在分析平面曲线的几何特性的基础上,提出了一种基于曲率等不变量的平面非规则边界曲线匹配的算法,该方法通过提取平面非规则曲线的角点和匹配角点来寻找初始匹配点,同时利用对应点的曲率相等或者等价的几何特性来匹配平面非规则曲线,并且在理论和实验上对方法的可行性进行了证明。
周石林,廖文和,尹建平:平面碎片匹配算法的研究 2009,45(31)153 曲线上,起始点曲率相等,经过任意相等的弧长,截取的弦长都为步长,步长的大小可以根据实际情况决定,步长太小计算量 相等,问截取点p、p'a的曲率是否相等?答案是肯定的。从点无疑会增大,太大会使匹配结果的可靠性下降。 P、p截取任意相等的弧长s分别到达点p,p’,不妨设s'<s,当 s'逐渐接近s时,点p,p’分别接近p和p'a。当pa和p'a所 在是直线段时,显然点p、p+的曲率相等;否则,当弧长s很 小的时候,可以把截取的曲线段被看作一端圆弧,由曲率公式 图4碎纸片的匹配实例 是相等的,那么只要Δθ相等问题就解决了。 结论 在这篇论文中提出了一种基于碎片边界点曲率的平面非 规则边界的匹配算法。并且从理论上证明了算法的正确性,同 时,通过实验对算法作了验证。这种算法使用角点寻找初始匹 配点,由于角点的数量比较少,因此大大减少了计算量,同时由 角点匹配而得到准匹配曲线段,并且采用了进一步于段验证准 (a)待匹配弧 (b)匹配弧 匹配曲线段,因此匹配的结果可靠。由于这种方法建立在角点 图3圆的相等的弧长和弦长示意图 匹配的基础上,因此对角点位置准确性和角点曲率计算要求比 较高。当然由扫描实体得到BMP图像.从而提取边界,在这个的 在图3中已知P=,Pa=ppn,且弧长PP=抓长过程中存在一定的误差,但是这个误差对匹配结果影响很少。 p;p',弧长ppa=弧长p!p',求证:∠pap=∠p′o'p′。设两个 圆的半径分别为r,r,不妨设弦长PP=a,弦长pP=b,∠Pp=参考文献: 01,∠PP 有 [1] leutwyLer k. soLving a digital jigsaw puzzle[eb/ol]. (2002-02). Http: r //www.sciam.com/explorations/2001/062501fresco/ r sin 0/2 a [2 Smith R W, Kristof E Computer helps scholars recreate an egyptian temple[J]. National Geographic Magazine, 1970, 138(5): 644-655 解之可得1=2 arccos-,同理可得到2=2 arccos,所以△ b 3 Kalvin A D Using visualization in the archaeological excavations of a pre-inca temple in Peru[C]/Pro IEEE Visualization Conf, 1996 03-0=2 arccos 2 arccos (10):359-362 [4] da Gama Leitao H C, Stolfi J.A multiscale method for the re- 同理可得△′=2arco= arccos assembly of two-dimensional fragmented objects[J].IEEE Transac 因此问题得证。 tions on Pattern Aanalysis and Machine Intelligence, 2002, 24(9) 1239-1251 实验验证 5]耿国华基于局部坐标系和哈希技术的空间曲线匹配算法计算 机工程,2003,29(4):28-29 在这部分,用一张白纸剪成碎片,然后用扫描仪从碎片扫阿朱延娟二维非规则碎片匹配的算法门计算机工程,2007,3324 描岀BMP图像,通过边界检测和边界跟踪算法提取边界点,再 从边界曲线中提取角点然后用该文的算法把它重新匹配成一门饶芮菱基于莲码二维碎片轮廓匹配算法门计算技术与自动化 个整体如图4所示 2007,26(2):34-37 实验结果表明算法是可行的。在匹配过程中以一定的弧长81方德植微分几何基础M北京科学出版社,1984 (上接127页) [5] Donoho D L, Johnstone I M Wavelet shrinkage asymptotic[J]Journal of Royal Statistical Society, 1995, 57(2): 301-369 参考文献 6 Coifman RR, Donoho D L Translation invariant de-noising, wavelets ]杨行峻,迟惠生语音信号数字处理[M]北京:电子工业出版社, and statistics[M].New York: Springer-Verlag, 1995: 125-150 1995 [7 Olivier R, Vetterli M Wavelet and signal processing [2]江铭炎,郝宇基于小波变换的语音增强去噪方法门山东大学学 ng小 IEEE Signal 报,2001(6):201-204 Processing magazine, 1991. 8(4): 14-38 [ 3] Mallat STheory for multi-resolution signal decomposition: the wavelet [8 Cetina E, Ansari R Signal recovery from wavelet transforms maxima(Jh. representation [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Ma IEEE Trans sp,1994,42(1):194-196 chine Intelligence, 1989, 11(7): 674-693 9]王惠琴,何继爱,张秋余小波变换在语音增强中的应用J甘肃科 [4] Mallat S, Hwangw L Singularity detection and processing with 学学报,2005,17(12):79-81 wavelets[J]. IEEE Transaction on Information Theory,1992,38(2):[0王振力,张雄伟基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算 617-643 法J解放军理工大学学报:自然科学版,2005,10(10):424-427.

...展开详情
试读 3P 论文研究-网格和密度聚类方法在人头检测中的应用.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
您会向同学/朋友/同事推荐我们的CSDN下载吗?
谢谢参与!您的真实评价是我们改进的动力~
关注 私信
上传资源赚钱or赚积分
最新推荐
论文研究-网格和密度聚类方法在人头检测中的应用.pdf 9积分/C币 立即下载
1/3
论文研究-网格和密度聚类方法在人头检测中的应用.pdf第1页

试读结束, 可继续阅读

9积分/C币 立即下载 >