改进弧高法提升形状检索效率

本文主要探讨了"使用改进的弧高功能进行形状检索"这一主题，发表于2012年的国际会议《小波分析与模式识别》，地点在西安，时间是7月15日至17日。作者是郭庆旭、池春木和宾峰，他们分别来自北京科技大学自动化与电气工程学院。他们的研究集中在如何提高形状描述和检索的准确性。 传统的形状描述方法往往依赖于中心点距离（Centroid Distance, CD）来捕捉形状特征，然而这种方法可能无法精确反映局部边界信息。因此，本文提出了一种改进的弧高函数，该函数独立于中心点距离，能够更准确地提取形状的局部边界特性。弧高是一种几何属性，它反映了曲线在特定点的曲率，对于区分形状的细节具有重要意义。 为了进一步提升形状检索的性能，作者采用了一种有效的融合策略。他们将基于改进弧高的傅里叶特征与基于中心点距离的特征相结合。这种融合使得特征表示更为全面，有助于提高形状相似度的计算精度。这里的相似度比较是基于对应傅里叶特征的欧氏距离，这种方法能够更好地衡量两个形状之间的几何相似性。 实验部分，作者选择了MPEG-7 CE-1 Set B轮廓形状数据库和瑞典树叶数据库作为测试平台。实验结果表明，相比于传统方法，使用改进的弧高功能进行形状检索的方法具有显著的优势，能够更有效地识别和检索不同复杂度和细节级别的形状，提高了检索的准确性和鲁棒性。 这篇研究论文不仅介绍了改进弧高函数的设计原理和优点，还展示了其在实际应用中的优越性能，为形状分析和计算机视觉领域的形状检索提供了新的有效工具。通过这种方式，作者不仅推动了边界特征提取技术的发展，也为相关领域的研究者提供了一个有价值的参考框架。