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हौसडॉर्फ दूरी उस सीमा को मापती है जिसके अंतर्गत एक मॉडल सेट का प्रत्येक बिंदु किसी छवि सेट के किसी बिंदु के निकट होता है और इसके विपरीत भी। इसलिए, इस दूरी का उपयोग दो वस्तुओं के बीच समानता के स्तर का निर्धारण करने के लिए किया जा सकता है जो एक दूसरे के ऊपर सुपरइम्पोज़ होते हैं। सभी संभव सापेक्ष स्थितियों में एक द्वि-बाइनरी छवि और मॉडल के बीच हौसडॉर्फ दूरी की गणना के लिए कुशल एल्गोरिदम प्रस्तुत किए गए हैं। ध्यान मुख्य रूप से उस स्थिति पर केंद्रित है जिसमें मॉडल को केवल छवि के सापेक्ष अनुवादित करने की अनुमति है। तकनीकों को कठोर गति तक विस्तारित किया गया है। हौसडॉर्फ दूरी की गणना कई अन्य आकार तुलना विधियों से इस बात में भिन्न होती है कि इसमें मॉडल और छवि के बीच कोई संगति स्थापित नहीं की जाती। यह विधि किनारे पहचानने वालों और अन्य फीचर निष्कर्षण विधियों से होने वाली छोटी स्थिति त्रुटियों के प्रति काफी सहिष्णु है। यह दिखाया गया है कि यह विधि स्वाभाविक रूप से मॉडल के एक अंश की तुलना छवि से करने की समस्या तक विस्तारित होती है।
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D.P. Huttenlocher
G.A. Klanderman
W.J. Rucklidge
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Cornell University
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Huttenlocher et al. (Fri,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/69d78a42b843b2be994902db — DOI: https://doi.org/10.1109/34.232073