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摘要:
路径跟随算法结合凸松弛方法与凹松弛方法,通过跟随凸凹问题的解路径,近似地求解图匹配问题,具有较高的匹配精度.将路径跟随算法用于耳廓特征图的匹配问题:首先,基于 PCA 方法构造耳廓点云的显著性关键点集合;然后,采用乘积型参数域上的单值二次曲面方法拟合关键点邻域内的点集,并将曲面的局部形状特征定义为耳廓的局部形状相似测度;第三,对关键点集合进行 Delaunay 三角剖分,得到关键点集合在三维空间内的拓扑结构图,并定义关键点图的整体结构差异测度;最后,记耳廓关键点图的组合差异测度为关键点图的整体结构差异测度与关键点上的局部形状相似测度的线性组合,并基于路径跟随算法快速求解关键点图之间的精确匹配.相关实验结果表明:与其他相关算法相比,该算法具有较高的匹配效率和匹配精度.
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内容分析
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文献信息
篇名 耳廓点云形状特征匹配的路径跟随算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 耳廓识别 图匹配 关键点 局部形状特征 相似测度 路径跟随算法
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 计算机图形学与计算机辅助设计
研究方向 页码范围 1251-1264
页数 14页 分类号 TP391
字数 11755字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.004699
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 魏小鹏 22 283 6.0 16.0
2 孙晓鹏 辽宁师范大学计算机系统研究所 29 95 6.0 8.0
6 韩枫 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 3 6 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
耳廓识别
图匹配
关键点
局部形状特征
相似测度
路径跟随算法
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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
论文1v1指导