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基于相似度加权的自适应HD算法

黄华 颜恺 齐春

黄华, 颜恺, 齐春. 基于相似度加权的自适应HD算法. 自动化学报, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
引用本文: 黄华, 颜恺, 齐春. 基于相似度加权的自适应HD算法. 自动化学报, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
HUANG Hua, YAN Kai, QI Chun. Adaptive Hausdorff Distance Based on Similarity Weighting. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
Citation: HUANG Hua, YAN Kai, QI Chun. Adaptive Hausdorff Distance Based on Similarity Weighting. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882

基于相似度加权的自适应HD算法


DOI: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
详细信息
    通讯作者: 黄华
  • 中图分类号: TP391.4

Adaptive Hausdorff Distance Based on Similarity Weighting

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    Corresponding author: HUANG Hua
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出版历程
  • 收稿日期:  2008-04-10
  • 修回日期:  2008-06-10
  • 刊出日期:  2009-07-20

基于相似度加权的自适应HD算法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
    通讯作者: 黄华
  • 中图分类号: TP391.4

摘要: Hausdorff距离(Hausdorff distance, HD)是一种点集与点集之间的距离测度, 常用于目标物体的匹配、跟踪和识别等. 本文在分析经典HD及改进算法的基础上, 提出了一种基于相似度加权的自适应HD (Adaptive Hausdarff distance, AHD)算法. AHD算法利用不同点到点集的最小距离的个数作为匹配相似度的测量, 并舍弃对判断匹配几乎没有作用的较大的点到点集的最小距离值; 同时根据点到点集的最小距离自适应选择权值, 从而得到一种基于相似度测量加权系数; 通过利用部分点到点集的最小距离和基于相似度的加权平均, 既增强了算法的鲁棒性, 又尽可能地保证了算法的精度. 实验结果显示, AHD算法在匹配准确性、抵抗噪声和遮挡干扰等方面性能良好.

English Abstract

黄华, 颜恺, 齐春. 基于相似度加权的自适应HD算法. 自动化学报, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
引用本文: 黄华, 颜恺, 齐春. 基于相似度加权的自适应HD算法. 自动化学报, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
HUANG Hua, YAN Kai, QI Chun. Adaptive Hausdorff Distance Based on Similarity Weighting. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882
Citation: HUANG Hua, YAN Kai, QI Chun. Adaptive Hausdorff Distance Based on Similarity Weighting. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(7): 882-887. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00882

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