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1)  feature describing graph
特征描述图
1.
This paper presents a feature model based on boundary represent(Brep), construct solid geometry(CSG) and feature describing graph(FDG), which gets over the history-based order of traditional feature modeling and which is a technology of history-independent and history-independent feature modeling.
本文提出一个基于边界模型(Brep)、构造历程树(CSG)和特征描述图(FDG)的特征模型。
2)  symposium description
图形特征描述法
3)  image feature descriptor
图像特征描述子
4)  feature description
特征描述
1.
Four kinds of topological operations suitable for sculptured feature descriptions, i.
在此基础上建立了雕塑型体构造的层次结构,提出并分析了适于雕塑型体特征描述的四种拓扑运算关系,即拼合、贴合、嵌套与扭变等,为复杂雕塑型体特征造型提供了有利条件。
2.
So feature description and extraction of shape is the main content of this topic.
形状的特征描述是图像识别的关键,特征提取的好坏直接决定了目标识别的效果,所以形状特征的描述和提取是本课题研究的主要内容。
3.
To deal with the matching of 3D terrains which involves similar transformations of scale,rotation,and shift,a terrain contour matching approach based on the invariant feature description of a 3D terrain is proposed.
针对实时地形图与基准地形图之间存在旋转、缩放和平移等相似变换的地形匹配问题,提出一种基于地形不变性特征描述的匹配方法。
5)  feature representation
特征描述
1.
From the angle of manufacturing, this paper proposes a kind of feature taxonomy approach based\|on feature families, discusses several problems derived from comprehension difference to the concept of feature between the stage of modeling and recognition, and introduces the corresponding feature representation method, which meet sufficiently the demand of the different stages of product life ci.
特征分类与描述是实现基于特征的 CAD/ CAM系统集成的关键技术之一 ,本文从面向制造系统的角度出发 ,根据实际需要提出了基于特征族的特征分类方法 ,并对在特征造型及特征识别阶段由于对特征概念理解上的差异所带来的问题进行了探讨 ,提出了相应的特征描述方法 ,充分满足了产品生命周期各阶段对特征描述的需要 ,解决了特征的可扩展性问题。
2.
According to the conception of color run-length, a method of feature representation based on run-length matrix for color image was proposed,then two similarity criterions were given.
借助于颜色游程的概念,提出了一种基于游程矩阵的彩色图像特征描述方法,并在此基础上定义了两种图像相似性测度。
6)  feature descriptor
特征描述符
1.
Firstly,SIFT keypoints of realtime images and reference images were extracted efficiently using improved SIFT feature descriptor.
首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。
2.
The principle of SIFT method is researched,then an improved SIFT points feature descriptor is proposed,aiming to the problem of its high dimension and complexity.
对SIFT算法进行研究,针对SIFT特征描述符的高维数和高复杂度问题,进行了改进。
3.
This paper introduces the definition of the content-based image retrieval and the visual description tools of MPEG-7,and analyzes the application of the feature descriptor.
介绍了基于内容的图像检索的定义以及MPEG-7中的视觉描述工具,分析了特征描述符的应用。
补充资料:偏微分算子的特征值与特征函数
      由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题:是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2);Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解(非零解)的参数λ的值,称为特征值;相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x),使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为:当??可以"源形表达",即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时,展式平方平均收敛,且有帕舍伐尔公式:
  
  
  对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的,只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值,还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
  
  将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是(C.H.)H.外尔在1911年得到的(外尔公式):
  式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域,又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果:式中|嬠Ω|是区域边界之长,但尚未被证出。
  
  与此密切相关的是下面的MP公式:(t→+0)
  取一个渐近项时,用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象,但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出,后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
  
  特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系,M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释:可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长|嬠Ω|和洞的个数h!由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量,"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣,并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
  
  用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法,由T.卡莱曼于1934年首创,他还得到谱函数的渐近式:(λ→∞),式中δxy当x=y时为1,当x≠y时为0。
  
  上述关于拉普拉斯算子的结果,由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂,但结果十分简单整齐:;;式中 v(x) 表示集合{ξ||A0(x,ξ)|<1}的勒贝格测度,而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
  
  对于奇异情形,例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x,y,λ),特征展式为。由于可能出现连续谱,S(x,y,λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇(异)微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究,还只是限于少数特例。
  
  在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形,M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法,其中借助数学期望表出格林函数,有效地求出谱函数与特征值的渐近式:
  。
  
  当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆,或非自共轭,以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形,都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
  
  除上述问题外,特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
  

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参考词条