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形状特征描述及聚类算法研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Shape Feature Representation and Clustering Algorithm
【作者】 潘鸿飞;
【导师】 陈军宁; 梁栋;
【学位授予单位】 安徽大学;
【学科专业名称】 电路与系统
【学位年度】 2011
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 安徽大学
【网络出版投稿时间】 2011-12-14
【关键词】 形状识别; 聚类; 动态规划; 中轴变换; 谱图理论; 数据降维; 随机游走模型;
【英文关键词】 shape recognition; clustering; dynamic programming; spectral graph theory; medial axis transform; data dimensionality reduction; random walk model;
【中文摘要】 形状识别与聚类是人工智能、数据检索、计算机视觉和模式识别等领域的基础性研究课题。该课题的研究方向主要是在无先验(已知)类别标准的条件下,以形状的有关特征作为判断依据,实现聚类。而相关特征的选取及其结构分析,一直是形状识别与聚类问题的重点和难点。近年来,通过提取形状特征,以动态规划、谱图理论、中轴变换、数据降维等为手段,研究形状的结构特征的方法,日益受到众多学者的关注,成为相关研究领域的热点。 本文在形状结构特征提取、分析以及形状的识别和聚类方面做了较为系统的研究,主要研究内容和创新之处有以下四个方面： 1、提出一种基于编辑距离与动态规划的形状识别与检索算法。首先,利用中轴变换提取形状的骨架特征；然后,将该骨架特征点以字符串的形式表示,利用编辑距离算法,比较字符串间的距离；最后,运用动态规划实现形状的识别与检索。该算法利用骨架特征,较好地处理了形状的非刚体形变的问题。而从空间特征到字符串特征的转换,则为解决特征比较问题提供了新的思路,同时也有利于增强算法的鲁棒性。比较实验说明该算法对非刚体形变有较好的识别效果。 2、提出了一种基于谱图理论的形状描述、识别与聚类算法。该算法主要研究两个方面...
【英文摘要】 Shape recognition and clustering are the key point in artificial intelligence, computer vision and pattern recognition. One of the most commonly encountered problems in shape clustering is how to select the feature without any given information. In recent years, dynamic programming, spectral graph theory, medial axis transform and data dimensionality reduction have received a lot of attention. This dissertation mainly discusses feature extraction, shape recognition and clustering. The main and pioneerin...
【更新日期】 2012-01-04

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