基于复杂网络和最优子序列双射的形状描述与匹配

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本文结合复杂网络理论分析形状特性,对形状建模成基于形状内部距离的小世界复杂网络,分析复杂网络节点的度特征和聚类系数特征,通过复杂网络的动态演化,构造多尺度的关于节点分布的直方图来描述形状;用轮廓点多尺度的度特征、聚类系数特征和内部距离形状上下文特征来描述轮廓点,结合改进的最优子序列双射算法实现形状匹配.实验中分析了复杂网络理论中各特征在形状分析中的描述能力,实验结果表明提出的形状匹配算法能实现一些非刚性变换下的物体形状匹配和较高精度的形状检索.
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陈困强,清华大学教授,博士生导师,教育部长江学者特聘教授。长期从事“工业微生物、生物塑料和生物燃料”的研究。研究领域及方向:工业生物技术和合成生物学;微生物合成高分子材料