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摘要:
在计算机视觉中,平面曲线的形状分类和识别具有重要的意义.在立体足迹的重压面边界围线的形状分类和识别中,由于不能严格控制基准面方向的一致性,必须采取对透视变换不敏感的描述方法.从空间旋转不变的要求出发,首先从平面闭合曲线得到一维极径序列,进而采用该序列的自回归模型来完成特征提取并用于平面曲线的形状分类.与传统方法相比,这种方法提取的特征具有与采样起始点无关、受噪声影响小、计算简单、方便用于分类等优点.定性分析和实验结果证明了这种方法提取的特征对小角度的透视失真是不敏感的.该方法应用于立体足迹重压面边界围线的同一性认定效果明显,可以用于立体足迹的识别和分类.
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文献信息
篇名 自回归模型在平面曲线识别中的应用
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 平面曲线识别 自回归模型 透视变换 特征提取 立体足迹识别
年,卷(期) 2000,(8) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 942-947
页数 6页 分类号 TP391
字数 5155字 语种 中文
DOI
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 平西建 信息工程大学信息科学系 92 962 15.0 26.0
2 张涛 信息工程大学信息科学系 44 336 8.0 17.0
3 邵美珍 信息工程大学信息科学系 6 123 6.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
平面曲线识别
自回归模型
透视变换
特征提取
立体足迹识别
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
计算机研究与发展
月刊
1000-1239
11-1777/TP
大16开
北京中关村科学院南路6号
2-654
1958
chi
出版文献量(篇)
7553
总下载数(次)
35
总被引数(次)
164870
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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