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基于中心-轮廓距离特征统计的形状表示方法
被引量：
7
1
作者
郭树旭
赵静
李雪妍
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1365-1371,共7页
该文提出一种新的基于特征统计的形状描述方法。通过对中心-轮廓距离(CCD)和传统链码(Chaincode)的联合统计分析,使用中心-轮廓距离对形状进行层次分解,对各层的形状映射部分的链码描述进行统计分析,从而形成中心-轮廓距离和链码的联合...
该文提出一种新的基于特征统计的形状描述方法。通过对中心-轮廓距离(CCD)和传统链码(Chaincode)的联合统计分析,使用中心-轮廓距离对形状进行层次分解,对各层的形状映射部分的链码描述进行统计分析,从而形成中心-轮廓距离和链码的联合统计(JSCCDC)描述子。形状之间的相似性可以用JSCCDC的城区距离来描述。实验结果表明,该表示方法兼具了形状的全局特征和局部特征,相比于传统的特征加权方法具有更优越的性能,在形状匹配和形状检索中具有较高的精度和可靠性。
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关键词
模式识别
形状表示
特征统计
链码
中心-轮廓距离
匹配矩阵
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题名
基于中心-轮廓距离特征统计的形状表示方法
被引量：
7
1
作者
郭树旭
赵静
李雪妍
机构
吉林大学电子科学与工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1365-1371,共7页
文摘
该文提出一种新的基于特征统计的形状描述方法。通过对中心-轮廓距离(CCD)和传统链码(Chaincode)的联合统计分析,使用中心-轮廓距离对形状进行层次分解,对各层的形状映射部分的链码描述进行统计分析,从而形成中心-轮廓距离和链码的联合统计(JSCCDC)描述子。形状之间的相似性可以用JSCCDC的城区距离来描述。实验结果表明,该表示方法兼具了形状的全局特征和局部特征,相比于传统的特征加权方法具有更优越的性能,在形状匹配和形状检索中具有较高的精度和可靠性。
关键词
模式识别
形状表示
特征统计
链码
中心-轮廓距离
匹配矩阵
Keywords
Pattern recognition
Shape representation
Feature statistics
Chaincode
Centroid
-
Contour Distance （CCD）
Matching matrix
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于中心-轮廓距离特征统计的形状表示方法
郭树旭
赵静
李雪妍
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
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