1) Outline Feature Vector
轮廓特征向量
2) edge points characteristic
轮廓点特征量
3) Contour feature
轮廓特征
1.
Method to extract contour feature of mechanical parts image based on edge moment;
基于边界矩的机械零件图像轮廓特征提取技术
2.
Novel SAR automatic target recognition method based on contour feature;
基于目标轮廓特征的SAR图像目标识别
3.
Research and Application of the 3D Model Retrieval in Freehand Sketch Contour Feature
三维模型检索中手绘草图轮廓特征的应用研究
4) profile feature
轮廓特征
1.
Method of identifying parts profile feature automatically based on scanning data;
基于扫描数据零件轮廓特征自动识别的方法
2.
Reconstruction method on profile features of 2D section;
二维截面轮廓特征重建方法
3.
Then,the profile image is divided into some blocks,the profile features are extracted from both vertical and horizontal directions.
针对人脸的生理结构特征,对人脸的灰度图像进行水平和垂直方向的轮廓分割;在此基础上对轮廓图像进行分块,抽取水平和垂直方向的轮廓特征;将抽取的特征用支持向量机(support vectormachine,SVM)进行分类,将分类结果用于人脸检测。
5) outline feature
轮廓特征
1.
Research and realization of recognition for shoe soles based on outline feature;
基于轮廓特征的平面鞋印自动识别算法的研究和实现
2.
Space target recognition algorithm based on outline feature is set forth i.
提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别。
6) Figure features
轮廓特征
1.
To improve the efficiency of image retrieval based on the content,a new method is proposed using the feature extraction of figure,the description of figure features,the description of semantic information of images and the measurement of similarity degree.
针对基于内容的图像检索系统检索效率不高的情况,从目标图像外轮廓特征的提取、图像外轮廓特征的描述方式、图像轮廓的语义描述方式和相似度测定4个方面对基于内容的图像检索的研究状况进行了分析和研究。
补充资料：特征值和特征向量
| 特征值和特征向量 characteristic value and characteristic vector 数学概念。若σ是线性空间V的线性变换，σ对V中某非零向量x的作用是伸缩 ：σ（x）＝aζ ，则称x是σ的属于a的特征向量 ，a称为σ的特征值。位似变换σk（即对V中所有a，有σk（a）＝kα）使V中非零向量均为特征向量，它们同属特征值k；而旋转角θ（0＜θ＜π）的变换没有特征向量。可以通过矩阵表示求线性变换的特征值、特征向量。若A是n阶方阵，I是n阶单位矩阵，则称xI－A为A的特征方阵，xI-A的行列式 ｜xI－A｜展开为x的n次多项式 fA（x）＝xn－（a11＋…＋ann）xn-1＋…＋（－1）n｜A｜，称为A的特征多项式，它的根称为A的特征值。若λ0是A的一个特征值，则以λ0I－A为系数方阵的齐次方程组的非零解x称为A的属于λ的特征向量：Ax＝λ0x。L.欧拉在化三元二次型到主轴的著作里隐含出现了特征方程概念，J.L.拉格朗日为处理六大行星运动的微分方程组首先明确给出特征方程概念。特征方程也称永年方程，特征值也称本征值、固有值。固有值问题在物理学许多部门是重要问题。线性变换或矩阵的对角化、二次型化到主轴都归为求特征值特征向量问题。每个实对称方阵的特征根均为实数。A.凯莱于19世纪中期通过对三阶方阵验证，宣告凯莱-哈密顿定理成立，即每个方阵A满足它的特征方程，fA(A)＝An－(a11＋…＋ann)An-1＋…＋(－1)n｜A｜I＝0。 |
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条