计算机应用研究

作者：王江辉,吴小俊,

单位：江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122；

关键词：内距离形状上下文,轮廓点分布直方图,地球移动距离,L1范数,形状检索,

基金：国家自然科学基金资助项目(61373055,61672265)；江苏省教育厅科技成果产业化推进项目(JH10-28)；江苏省产学研创新项目(BY2012059)；；

针对内距离形状上下文（inner-distance shape context，IDSC）和轮廓点分布直方图（contours points distribution histogram，CPDH）在形状相似性度量中直方图匹配耗时长、工程应用性不佳的问题，提出了一种用EMD-L1测量轮廓特征直方图距离的方法。EMD-L1在原始EMD（earth mover’s distance）的基础上融合了L1范数，通过替换地面距离计算方法，减少了目标函数的变量，加快了直方图匹配的速度，能够快速实现形状匹配并保持较好的检索性能。对形状数据集进行仿真实验的结果证明，该方法能够有效地进行数据集的形状识别和检索，并且在MNIST数据集下的匹配速度优于其他算法。

来源：2019年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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