声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
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
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。