TA的每日心情 | 慵懒
2020-8-28 15:16 |
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摘 要： 有效的目标轮廓分段是描述目标局部特征的关键环节．针对现有轮廓描述算法存在轮廓分段不合理的 问题，本文基于认知心理学，提出了分层描述的轮廓描述算法．算法思想是首先根据角点特征将整个轮廓划分成一些 轮廓分段，接着对轮廓分段的分布特点提出价值尺度，然后将多级轮廓分段按照价值尺度原则合并得到有限个能够完 整描述目标轮廓的特征分段，最后将特征分段综合考虑长度尺度应用到 ＳｈａｐｅＣｏｎｔｅｘｔ相似度检测模型中进行目标识 别．通过对 ＭＰＥＧ７图像数据库中的图像进行实验分析表明该算法能够完整描述目标图像的形状特征，提高了目标识 别率和形状检索率，并对部分遮挡的目标也具有良好的鲁棒性．基本满足目标识别识别和形状检索对准确率、稳定性、 抗遮挡能力等方面的要求． , a7 J7 V$ T, x) J, g4 b% ?
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关键词： 轮廓描述；目标识别；价值尺度；部分遮挡 S: U, K4 W( \
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目标的形状描述是计算机图形学和视觉领域研究 的热点和难点．认知心理学专家认为人们对目标的形状 特征比颜色和纹理特征更敏感，识别的鲁棒性和稳定性 更高［１］．在目标识别和形状检索中，轮廓形状具有非常 重要和稳定的视觉特征，能够反映重要的特征信息，因 此学者们提出 了 许 多 基 于 轮 廓 形 状 的 目 标 识 别 算 法［２～６］．8 `0 x' l- ~4 b+ `4 N
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基于轮廓分层描述的目标识别算法研究.pdf
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发表于 2021-1-29 14:32
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