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题名基于相似度加权的自适应HD算法
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作者
黄华
颜恺
齐春
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
西安新邮通信设备有限公司
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第7期882-887,共6页
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基金
国家自然科学基金(60703003
60641002)资助~~
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文摘
Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)是一种点集与点集之间的距离测度,常用于目标物体的匹配、跟踪和识别等.本文在分析经典HD及改进算法的基础上,提出了一种基于相似度加权的自适应HD(Adaptive Hausdarff distance,AHD)算法.AHD算法利用不同点到点集的最小距离的个数作为匹配相似度的测量,并舍弃对判断匹配几乎没有作用的较大的点到点集的最小距离值;同时根据点到点集的最小距离自适应选择权值,从而得到一种基于相似度测量加权系数;通过利用部分点到点集的最小距离和基于相似度的加权平均,既增强了算法的鲁棒性,又尽可能地保证了算法的精度.实验结果显示,AHD算法在匹配准确性、抵抗噪声和遮挡干扰等方面性能良好.
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关键词
HAUSDORFF距离
图像匹配
相似度加权
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Keywords
hausdorfd distance （hd）, image matching, similarity weighting
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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