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基于形状上下文特征描述的形状匹配和物体识别介绍-Introduction to shape matching and object recognition based on Shape context
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摘 要： 提出了一种基于改进 Ha u s d o r f f距离的人脸相似度匹配的方法， 该方法首先将人脸划分为脸型、 双眼、 鼻、 嘴等几个特征点
集， 分别计算各部分的改进 Ha u s d o r f f 距离， 然后进行加权计算相似度。利用该方法， 在 A S M( 主动形状模型) 定位人脸的基础上进
行了人脸检索。 实验表明， 利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索， 达到 了较好的效果。同时结合 A S M 自动人脸检测， 本
方法可以全自动完成人脸匹配， 应
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基于sharp context图形识别的改进，。sharp context形状匹配法，是目前图形识别效率最高，容错最好的算法之一-Based on the sharp context graphics recognition improvements,Sharp context shape matching method of pattern recognition, is currently the highest efficiency, the best algorithm of fault
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利用opencV进行基于形状的匹配，能够很好的实现在遮挡的情况下的匹配。-The use OPenCV shape-based matching, can be a good match in the case of occlusion.
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基于Shape Context的字符识别算法介绍
本算法提出了一种新的计算形状相似度的方法，并且把这种方法应用到目标识别领域中。
这中相似度衡量的方法主要经过以下几个步骤：
(1)在两个形状上找到匹配的点对
(2)使用匹配的点对估计两个形状的形变程度。为了解决匹配点对的问题，本算法中引入了一个描述向量，即Shape Context，每一个点都有一个描述向量。Shape Context
以某个点为参考点，统计其他的点在他周围的分布特征，根据这个分布特征，就可以知道该点所处的全局
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关于halcon形状匹配的一些例子说明，希望对大家有帮助。(examples of halcon shape-based matching)
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