【摘 要】
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提出了一种新的基于傅里叶变换的形状上下文描述方法,与以前的形状上下文描述子相比,增加了天然的旋转不变性,同时描述子本身也更加简洁。该傅里叶形状描述子,将全局采样点的分布信息有机地结合到了每个采样点的特征描述中去,从而使代表不同形状的采样点集可以得到准确的鉴别匹配。进一步考虑点集之间仿射变换的代价,从而可以很好地运用到二维形状分类识别问题中去。该方法满足平移、缩放、旋转三个不变性,在形状有遮挡、缺损
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提出了一种新的基于傅里叶变换的形状上下文描述方法,与以前的形状上下文描述子相比,增加了天然的旋转不变性,同时描述子本身也更加简洁。该傅里叶形状描述子,将全局采样点的分布信息有机地结合到了每个采样点的特征描述中去,从而使代表不同形状的采样点集可以得到准确的鉴别匹配。进一步考虑点集之间仿射变换的代价,从而可以很好地运用到二维形状分类识别问题中去。该方法满足平移、缩放、旋转三个不变性,在形状有遮挡、缺损的情况下都可以取得较好的容错识别效果。
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