【摘 要】
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根据足趾二值图像形状特征,提出基于数学形态学消散度技术的足趾形状特征提取及BP神经网络聚类的足趾形状识别方法.该法依据数学形态学理论提取物体形心,仅受较少边界凹点影
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根据足趾二值图像形状特征,提出基于数学形态学消散度技术的足趾形状特征提取及BP神经网络聚类的足趾形状识别方法.该法依据数学形态学理论提取物体形心,仅受较少边界凹点影响,对噪声不敏感,比几何中心稳定.提取边界上距形心距离稳定并能区分不同形状的特征点及相互关系,生成特征向量.此向量在二维连续空间中,具有平移、旋转、尺度不变特征;在二维离散应用环境中,由平移、旋转、尺度变化造成误差小,稳定性强.用训练成功的BP神经网络,对不同质量足趾图像识别,均能达到较高识别率.大量实验表明,该法是满足识别精度要求、识别率高于其它方法的一种行之有效的足趾形状识别方法.
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