1) feature point extraction
角点特征提取
2) corner
角点
1.
Airplane object recognition based on moment and corner;
基于矩与角点特征的飞机目标识别
2.
An Iterative Corners Correspondence Algorithm Based on Multi-Neighborhood Support Technology;
基于多邻域支持技术的迭代式角点匹配算法
3.
Recognition of Object Shapes Based on Corner Features;
基于角点特征的形状识别
3) corner point
角点
1.
On-line palmprint Location method based on special corner point & basic point;
基于特殊角点和基点定位在线掌纹的方法
2.
the corner points of the aerial target are detected according to SUSAN operator.
首先使用SUSAN算子检测飞行器的角点,通过连接已检测出的角点形成Snake模型初始轮廓,然后用改进的Snake算子进行目标轮廓拟合。
3.
Two methods are developed to solve the corner point problem.
提出两种方法来处理导体角点问题。
4) vertex
角点
1.
A new processing method of vertex and edge;
一种新的角点和边棱处理方法
2.
A new vertex condition of finite-difference time-domain method;
时域有限差分法的一种新角点条件
5) corners
角点
1.
A New Approach To Extract Corners on The Boundary;
提取图像边界角点的新方法
2.
Novel algorithm for fast detecting checkerboard corners;
针对棋盘格角点快速检测的一种新方法
3.
Introducing these elements to conventional BEM program,the problems of corners and traction discontinuity can be treated conveniently,and interpolating functions of different orders can be taken in the different zones of the boundary,even in the different co-ordinates of the same zone.
在传统的边界元程序中引入该族单元，可以方便地处理三维问题中的角点及面力不连续问题，并能实现在不同的求解区域甚至同一区域的不同坐标方向采用不同阶次的插值函数。
6) corner point grid
角点网格
1.
Study on computer assisted history-matching method in corner point grids;
大规模角点网格计算机辅助油藏模拟历史拟合方法研究
2.
Application of the large-scale corner point grid in geological modeling and reservoir simulation was discussed.
在多层复杂断块油田地质建模和数值模拟研究中选择角点网格系统,针对其网格灵活、不同油层网格步长易变和不同层位油水井井点网格位置不同的特点,对完井射孔层位、措施层位及其井点网格位置的定义方法进行了描述,并研制了角点网格完井射孔层位定义数模辅助工具,用于生成油水井不同生产层的节点坐标以及生产层段变更后新生产层位的节点坐标、射孔信息和射孔段物性。
参考词条
补充资料：特征提取
特征提取
feature extraction
t6Zheng tiqu特征提取(featu了eextraction)特征选择与提取的通称。特征选择和提取是模式识别的关键环节，其任务是压缩存在于表示模式的原始测量数据中的冗余和无关的信息，提取一组对分类最有效的特征参数，以减少计算工作量，提高分类器的性能。特征参数可以从输人模式信息中选出一个子集构成，这一过程称为特征选择。新的特征参数也可以通过降维变换获得，即将输人模式从较高维数的测量空间变换到较低维数的特征空间，以一个低维特征向量表示输人模式，这一过程称为特征提取。 由于特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征，因此首先需要一个能定量评估特征有效性的准则。分类器的误识概率可作为理想的准则，但由于估计误识概率的分布非常困难，实用时往往以其他一些准则代替。常用的准则有:基于概率距离的准则，基于类间距离的准则，基于墒函数的准则等。应用上述准则，可以通过分支定界和顺序搜索等优化算法，求得一个最优的或次优的特征集。近年来基于人工智能的启发式算法也在特征选择中得到应用。在进行降维变换以实现特征提取时，考虑到可分析性和计算可行性，一般采用线性变换方法，.最常用的是以K一L扩展为基础的线性变换。(黄泰冀)
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