自回归模型在平面曲线识别中的应用

摘要：

在计算机视觉中,平面曲线的形状分类和识别具有重要的意义.在立体足迹的重压面边界围线的形状分类和识别中,由于不能严格控制基准面方向的一致性,必须采取对透视变换不敏感的描述方法.从空间旋转不变的要求出发,首先从平面闭合曲线得到一维极径序列,进而采用该序列的自回归模型来完成特征提取并用于平面曲线的形状分类.与传统方法相比,这种方法提取的特征具有与采样起始点无关、受噪声影响小、计算简单、方便用于分类等优点.定性分析和实验结果证明了这种方法提取的特征对小角度的透视失真是不敏感的.该方法应用于立体足迹重压面边界围线的同一性认定效果明显,可以用于立体足迹的识别和分类.

关键词：平面曲线识别、自回归模型、透视变换、特征提取、立体足迹识别

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金SPOOXS006

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：942-947