Shape context算法最初由Serge Belongie等人于2002年提出,它是一种基于特征点的形状匹配算法。该算法的基本思想是通过分析形状的几何特征来描述并比较不同形状之间的差异。具体来说,Shape context算法将形状表示为一组特征点,每个特征点都有一个位置和一个方向。然后,通过计算每个特征点与其他特征点之间的距离和方向差异...
Shape Context顾名思义,是一种根据图形形状进行检测识别的算法 它的核心思想是: 选取图形形状轮廓中一定数量的点,通过计算每个点的周围点到该点的角度和距离来构建这个点对应的周围环境(context)矩阵,通过对不同图像之间的矩阵匹配度,来判断两幅图像是否拥有同样的形状。 形状上下文是一种很流行的形状描述子,原...
Shape Context在表示形状时,首先会在形状的轮廓上采样N个点;而对每一个点来说,会利用其周围点的信息,为其提取一个向量,来表示这个点(具体的提取方法可以参考原始的论文)。如此一来,每一个形状便由N个向量来表示了;向量之间是可以衡量距离的,在确定这种距离的衡量方式后,便可以利用匈牙利(Hungarian)算法找出两个...
shape-context-算法及其应用 第一页，编辑于星期日：十三点五十三分。形状上下文算法概述 在形状上下文算法中,图像形状不是以某个区域或轮廓来表达,而是由一些离散并且分布均匀的特征点点集来表达,然后针对点集中的每一个特征点,计算其所对应的形状直方图,它记录了该特征点到其它所有特征点全部的矢量信息。最后将图像...
我们的论文将重点放在开发一种用于点云分类的深度学习体系结构上,该体系结构将形状上下文shape context的经典思想与深度神经网络相结合。我们将算法命名为shapecontextnet (SCN)。 我们构建了形状上下文的层次,以解释通过端到端过程学习的层次结构中的局部和全局上下文信息。为了将局部形状上下文描述符整合到神经网络中,我们...
该算法基于形状如何分布在极坐标系中的角度和半径不变性,以及形状对局部与全局特征描述的规范性。在此文章中,我们将详细解释ShapeContextDistanceExtractor的各个参数及其作用。 1.`nAngularBins` (int):角度直方图的分组数。ShapeContextDistanceExtractor将形状的极坐标系分成nAngularBins个直方图区间,用来描述形状的角度...
提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和ShapeContext特征描述算子相结合 的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用ShapeContext 算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模 ...
摘要: 研究了Shape Context形状识别串行算法,在此基础上针对CUDA平台多处理器流水线特性,将Shape Context算法进行适应CUDA特性的并行化改造,使得算法并行化后具有更高的执行精度,并达到了130倍以上的加速比,较大程度满足人脸识别海量数据的实时处理需求.关键词:...
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