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针对物体轮廓曲线,采用新的模与相位保持的傅里叶描述方法,将连续的轮廓曲线降维归一化为RM空间中的点,引入DTW(Dynamic Time Warping)相似度,使用多维尺度分析(MDS),对多类物体基于形状进行聚类。实验结果表明,在合适的相似度下,该方法能够对不同的形状序列进行聚类。
基于MDS的统计形状聚类
【摘 要】
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针对物体轮廓曲线,采用新的模与相位保持的傅里叶描述方法,将连续的轮廓曲线降维归一化为RM空间中的点,引入DTW(Dynamic Time Warping)相似度,使用多维尺度分析(MDS),对多类物体基于形状进行聚类。实验结果表明,在合适的相似度下,该方法能够对不同的形状序列进行聚类。
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2007年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60375010）,安徽省人才开发基金（20012021）,安徽省教育厅项目（2006KJ053B）
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