【摘 要】
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本文提出马氏距离矢量的计算机视觉不变量,用于物体的识别.该方法把物体分成若干个部件,各部件点集间马氏距离形成的矢量作为不变量.文中证明了马氏距离矢量不仅在旋转变换和平移交换时不变,而且尺度放大或缩小、剪切、扭曲、仿射变换等情况下也保持不变.物体被分成部件,划分的唯一性是本方法识别的必要条件.每个部件必需有一定的点数,文中讨论了部件最少点数和部件内点集分布形状的限制.由于马氏距离矢量不变量基于统计特
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本文提出马氏距离矢量的计算机视觉不变量,用于物体的识别.该方法把物体分成若干个部件,各部件点集间马氏距离形成的矢量作为不变量.文中证明了马氏距离矢量不仅在旋转变换和平移交换时不变,而且尺度放大或缩小、剪切、扭曲、仿射变换等情况下也保持不变.物体被分成部件,划分的唯一性是本方法识别的必要条件.每个部件必需有一定的点数,文中讨论了部件最少点数和部件内点集分布形状的限制.由于马氏距离矢量不变量基于统计特性,因此其求解的稳健性好.
其他文献
此文介绍我们课题组基于代数几何自动定理证明的吴方法求解一类立体视觉问题的新途径,在模式识别与机器智能领域的国际著名学者和先驱傅京孙教授逝世十周年之际,谨以此文献给傅先生。
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纹理是识别图像中有用区域及物体的一个重要空间特征。本文定义灰度级单元为圆邻域集,采用内插算法预测该邻域集的灰度值,并依据纹理谱的基本原理建立了以谱峰值变化率为主要参数的纹理特征提取方法。将提取的特征用于自然纹理图像的视觉模式分类实验,取得了较为理想的结果。另外,统计了同一种纹理图像经不同角度旋转后其特征参数的变化,结果表明该特征具有较好的旋转不变特性。
传统的逻辑语言实现往往采用自上而下,自左至右的深度优先策略。这种方法效率低下,很难满足人工智能问题求解的要求。本文提出的高效逻辑语言实现方法综合采用优化编译思想和智能控制机制,克服了逻辑语言中合一和回溯操作的瓶颈问题。该方法可为设计智能加速部件和智能计算机提供参考。
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断边与伪边现象是边缘检测中常出现的现象,现有的各种边缘检测算法未能较好地解决这个问题,同时结构点的判别与处理也是早期视觉中一个重要问题。本文针对这些问题提出了一种处理方法,在连接断边和消去伪边,以及处理结构点时,能根据断边、伪边和结构点的具体情况自动调整阈值,因此适应性较强,边缘处理效果较好。
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