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公开(公告)号：CN103345628A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310322780.7
申请日：2013-07-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层描述的目标识别和形状检索方法，包括：采用轮廓提取算法提取出目标的轮廓特征；计算出目标轮廓上每个点的曲率值；采用非极大值抑制提取出目标的角点特征；将每两个角点对应的轮廓分段作为目标的全局特征描述子；将轮廓点按照曲率值的大小进行分层描述，将轮廓分段按照价值特征的重要程度进行分层描述；将价值小于评价阈值的轮廓分段进行合并形成轮廓特征分段，作为目标的局部特征描述子；将轮廓特征分段实现归一化处理；将不同目标的轮廓特征分段采用Shape Contexts距离进行相似度度量。本发明可以对目标形状进行有效的特征提取，具有尺度不变性、旋转不变性和平移不变性，提高了识别的准确率和鲁棒性，减小了计算复杂度。
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