结合PCA和FPD的傅里叶形状描述子

摘要：

提出一种将士成分分析(PCA)与最远点距离(FPD)相结合的二维形状傅里叶描述子.利用PCA方法对二维形状进行归一化,对归一化后的数据进行重采样,提取采样点的FPD用于傅里叶变换,运用得到的描述子对二维形状进行分类.经该方法处理得到的描述子对仿射、旋转、噪声等的抗干扰能力得到提升,对形状的局部特性描述能力更强.在手工工具数据集和仿射变换数据集中进行测试,结果表明,该方法的识别率分别达到90.6％和93％,从而验证其有效性.

关键词：主成分分析、最远点距离、傅里叶变换、重采样、二维形状识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：149-151