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將目標(biāo)形狀的輪廓看成一個無序的點集，從中抽取形狀特征，用于快速而有效的目標(biāo)識別是形狀分析任務(wù)中的挑戰(zhàn)性問題．針對該問題，提出了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的形狀描述和識別方法．該方法提出用一種自組織的網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化模型構(gòu)成一個分層的描述框架，在網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化的每一個時刻，對網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行局部測量和全局測量，抽取網(wǎng)絡(luò)的無權(quán)特征和加權(quán)特征．在形狀匹配階段，用獲得的局部描述子和全局描述子分別進(jìn)行局部匹配（基于Hausdorff距離）和全局匹配（基于L1距離），組合兩種匹配的距離值構(gòu)成對形狀的差異度度量．用標(biāo)準(zhǔn)的測試集對所提出的方法進(jìn)行性能測試，實驗結(jié)果表明，所提出的算法能夠快速而又魯棒地完成較高精度的形狀識別任務(wù)．
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