【摘 要】
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提出三维耳廓点云形状特征的D2统计分布曲线构造方法,进而实现了三维耳廓点云的识别.首先在三维耳廓点云模型上随机选取若干对点,计算随机点对之间的欧氏距离,并使用最小二乘
【机 构】
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辽宁师范大学计算机与信息技术学院计算机系统研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60873110,61170143,61472170)资助;智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开发课项目(ITSM201301)资助
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提出三维耳廓点云形状特征的D2统计分布曲线构造方法,进而实现了三维耳廓点云的识别.首先在三维耳廓点云模型上随机选取若干对点,计算随机点对之间的欧氏距离,并使用最小二乘法拟合点对之间离散的距离直方图,得到描述耳廓三维点云形状分布的统计特征曲线;然后以任意两个耳廓形状特征曲线之间的Minkowski距离作为两者之间的相似测度,比较相似测度最终实现基于统计形状特征的三维耳廓点云识别.相关实验结果显示,本文算法对于旋转、平移等基本几何变换,以及多种噪声干扰具有较高的健壮性,与其他同类算法相比,本文算法具有较高的识别精度和计算效率.
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