1) recognition of feature contour
特征轮廓识别
2) Contour Identification
识别轮廓
3) contour recognition
轮廓识别
1.
A new contour recognition algorithm is put forward.
讨论了零部件的统一表示模式、零件的分类及处理策略，提出了一种新的轮廓识别算法。
2.
In reverse engineering, the contour recognition and matching of the product slice image is one of the key links in the CAD modeling technology based on sectional image, at the same time it抯 an important problem in the field of graph and image processing.
产品层析图像的轮廓识别与匹配是逆向工程中基于层析图像的CAD建模技术的关键环节之一，同时也是图形图像处理领域研究的重要内容。
4) 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
5) 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。
6) 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。
补充资料：汉字识别特征
汉字识别特征
Chinese character recognition features
汉·295·成败的主要因素。和一般模式特征类似，汉字识别特征可分为统计形式、结构形式和数学形式三类。汉字识别所抽取的汉字特征主要有:粗外围特征、粗网格特征、复杂指数和四边码、笔画密度特征、汉字特征点、短笔段特征、边框和局部特征、部件模板、笔画方向和轮廓特征、网格单元、笔画序列和各种数学变换特征等。这些特征在识别汉字时各有特色，互有优劣，它们可用于粗、细分类中。对汉字识别尚无系统性理论来指导特征的最佳选择，充分考虑汉字结构特点与规律以及识别系统的类型与要求来进行特征的选择是一种可取的方法。下面介绍几种国内外汉字识别系统中常用的汉字特征。 (1)粗外围特征抽取汉字四周轮廓信息作为特征，适用于粗分类。该特征抽取的过程为:先求出文字的外接框，再把PXq点阵文字分割成n只n份，n通常等于8。从文字四框各向相反边扫描，计算最初与文字笔画相碰的非文字部分的面积和全部面积之比作为一次粗外围特征Pl‘(￡=1一4n)，见图1。再将第二次与文字线相碰的非文字部分面积和全部文字面积之比作为二次粗外围特征尸2、(i二1一4n)，形成sn维的粗外围特征向量P p=(尸1一，尸12，…，PI，4，，pZI，p欢，一，pZ，4，) (1) 一次粗外围特征反映了文字轮廓特征，二次粗外围特征在某种程度上反映了文字内部结构。粗外围特征是日本学者首先提出的。首先提出的，主要用于粗分类。 (3)汉字特征点汉字由各种笔画构成，而笔画类型、数目和连接关系可以用笔画骨架线上的端点D、折点Z、歧点Q、交点J表示，见图2。汉字图形的背景(空白)部分，也包含了区别其他汉字的信息，选取若干关键背景点B作为特征，可以有效地区分同类中的其他汉字。这样，汉字特征点t由笔画特征点和背景关键点组成 t={D，Z，Q，J，B}(3) 图2汉字特征点示例 1二端点D;2.‘折点Z;3二歧点Q; 4.★交点几5.0关键背景点B 设T为汉字特征表达式，红是汉字特征点，K是特征点总数，凡是特征点类型(D、Z、Q、J、B)，八、yk是特征点在汉字点阵中相对坐标，{八}是特征点其他属性(主要是方向属性)集合，则有T={红}走=1，2，…，Ktk=(凡，几，旅，IPk})(4)┌─┐│/ ││嵘│└─┘ 图1粗外围特征 (2)粗网格特征把加框的Pxq点阵汉字划分为nXn块，n通常等于8，取每块中黑象素数对整个文字黑象素数的比为特征向量的分量，形成护维特征向量M。
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参考词条