1) projection minimum distance
投影最小距离
1.
The character is projected to vertical axis by rotating the VLP area and the tilt angle is captured by vertical projection minimum distance.
将车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度,采用双线性插值对图像进行校正。
2.
The method shows that the VLP character area is projected to vertical axis by rotating the VLP binary image and the tilt angle is captured by vertical projection minimum distance.
提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法。
2) metric projection
距离投影
1.
Meanwhile,the sequence generated by an iteration is located in a closed and convex set by using the metric projection.
在Mann的迭代算法基础上,通过引入算子的预解式,将Hilbert空间中求算子的零点问题转化为解算子不动点问题;同时运用距离投影,使每次迭代生成的序列都在一个闭凸的集合中,并证明了修改后的算法的强收敛性。
3) projection distance
投影距离
1.
In order to achieve the rapid detection of laser weldments and improve the robust of detection,automatic extraction algorithm of defect projection distance was put forward on the basis of defects segmentation and thinning,and algorithm verification was carried out by using the method of simulation defect.
为了实现焊件的快速检测和提高检测的鲁棒性,在缺陷分割与细化的基础上提出了缺陷投影距离自动提取的算法,并采用模拟缺陷的方法对上述算法进行了验证。
4) minimum distance
最小距离
1.
Fast calculating minimum distance between point and complex curve with subdivision approximating algorithm
分割逼近法快速求解点到复杂平面曲线最小距离
2.
The minimum distance between two free form surfaces is widely used in selecting the cutter diameter and detecting interference during NC machining of complex part.
曲面间最小距离的求解 ,广泛用于复杂曲面零件数控加工的刀具半径选择和干涉处理中 。
3.
To use the frequency spectrum characteristics in texture classification of remotely sensed imagery,a texture classification algorithm based on minimum distance in frequency space is put forward.
为了将频谱对纹理特性的表征能力应用于遥感图像分类提出了基于频域最小距离遥感图像纹理分类算法。
5) minimal distance
最小距离
1.
Finally,we recognize gesture patterns be means of minimal distance of feature pixels.
将图像的轮廓看成一条曲线,采用HDC(HierarchicalDiscreteCorrelation)方法用一个内核对曲线进行多次平滑,得到曲线的尺度空间,再通过跟踪曲线在尺度空间中的运动找出手势轮廓的关键点,最后通过最小距离法对手势进行识别。
6) Hilbert projective metric
Hilbert投影距离
补充资料：最小距离分类
按照模式与各类代表样本的距离进行模式分类的一种统计识别方法。在这种方法中，被识别模式与所属模式类别样本的距离最小。假定c 个类别代表模式的特征向量用R1,...,Rc表示,x是被识别模式的特征向量，|x-Ri|是x与Ri(i＝1,2,...,c)之间的距离，如果|x-Ri|最小，则把x分为第i类。在更复杂的情况下可以用各类的代表样本集合，而不仅仅是用一个样本作为最小距离分类的基础(见近邻法分类)。进行最小距离分类首先要为每个类别确定它的代表模式的特征向量，这是用这种方法进行分类效果好坏的关键。各类代表特征向量可以根据所研究对象的物理、化学、生物等方面的机理来确定，常用的方法是收集各类样本，用各类样本特征向量的平均向量作为各类代表模式的特征向量。其次要选择一种确定的距离度量以计算被识别模式与各类代表模式特征向量之间的距离。常用的距离有欧几里得距离、绝对值距离等。
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