基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
基于几何特征的曲面物体识别方法是通过从景物深度图象上提取景物表面的高斯曲率和平均曲率、曲率直方图,曲率的熵等几何信息.将景物用一个属性关系图ARG来表示,并与模型库中的模型ARG图进行优化匹配,从而来识别曲面景物.该方法主要是针对机器零部件等人造曲面物体的识别问题而设计的,其曲面几何特征的描述方法对二阶曲面比较有效,实验表明,应用该方法可成功地从深度图象中识别机器零部件等曲面物体 ,且有较好的识别结果.文中所描述的曲面物体表示方法,可进而推广到较复杂的曲面描述及较复杂的三维曲面物体的识别.
推荐文章
基于修正不变矩和范数的物体特征识别方法
特征提取
不变矩
范数
物体识别
基于几何特征信息融合的SAR图像目标识别
合成孔径雷达图像目标
目标识别
几何特征
信息融合
基于几何迭代的多张B样条曲面拟合方法
几何连续性
几何迭代
曲面拟合
基于多稀疏分布特征和最近邻分类的物体识别方法
物体识别
稀疏表示
最近邻距离
梯度
街区距离
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于几何特征的曲面物体识别
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 深度图象 几何信息 曲率 属性关系图 三维物体识别
年,卷(期) 2000,(7) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 573-579
页数 7页 分类号 TP391.41
字数 6606字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2000.07.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程义民 中国科学技术大学电子科学与技术系计算机视觉实验室 91 774 14.0 22.0
2 王以孝 中国科学技术大学电子科学与技术系计算机视觉实验室 35 391 11.0 18.0
3 丁红侠 中国科学技术大学电子科学与技术系计算机视觉实验室 1 21 1.0 1.0
4 张海宏 中国科学技术大学电子科学与技术系计算机视觉实验室 4 22 1.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (21)
同被引文献  (21)
二级引证文献  (78)
1988(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1994(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2001(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2002(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2003(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2004(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2005(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2006(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2007(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2008(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2011(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2012(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2013(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2014(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2015(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2016(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2017(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
2018(14)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(14)
2019(14)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(13)
2020(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
深度图象
几何信息
曲率
属性关系图
三维物体识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导