Hausdroff距离

Hausdorff距离是用来衡量两个点集之间的不相似程度的一种距离度量方法。它是通过计算两个点集之间的最大距离来得到的。其中，前向Hausdorff距离h(A,B)表示点集A中的每个点到点集B中的最近点的最大距离，而后向Hausdorff距离h(B,A)表示点集B中的每个点到点集A中的最近点的最大距离。双向Hausdorff距离取前向和后向Hausdorff距离的最大值，用于度量两个点集之间的不相似程度，即双向Hausdorff距离越小，表示两个点集的匹配程度越高。

修正的Hausdorff距离相比于原始的Hausdorff距离，在手势匹配识别方面具有明显的优越性。使用修正的Hausdorff距离进行手势识别时，在测试集上的平均识别率可以达到96.7%。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Hausdorff 距离](https://blog.csdn.net/yizhishuixiong/article/details/106532010)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]