结合PCA和FPD的傅里叶形状描述子

• 作者: 赵涛 邓伟
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 最远点距离 傅里叶变换 重采样 二维形状识别
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 149-151
• 分类号: TP311
• 字数: 3249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.051

摘要

提出一种将士成分分析(PCA)与最远点距离(FPD)相结合的二维形状傅里叶描述子.利用PCA方法对二维形状进行归一化,对归一化后的数据进行重采样,提取采样点的FPD用于傅里叶变换,运用得到的描述子对二维形状进行分类.经该方法处理得到的描述子对仿射、旋转、噪声等的抗干扰能力得到提升,对形状的局部特性描述能力更强.在手工工具数据集和仿射变换数据集中进行测试,结果表明,该方法的识别率分别达到90.6％和93％,从而验证其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓伟	苏州大学计算机科学与技术学院	73	313	9.0	12.0
2	赵涛	苏州大学计算机科学与技术学院	9	26	4.0	4.0