%0 Journal Article
%T Three-dimensional Objects Recognition Using Curvature Co-occurrence Matrix<br>曲率共生矩阵识别三维目标
%A GUO Ke-hua LIU Chuan-cai YANG Jing-yu
%A <br>郭克华
%A 刘传才
%A 杨静宇
%J 计算机科学
%D 2008
%I 
%X 对于形状区别不大的目标,传统的矩不变量、傅里叶描述子等方法的描述能力受到一些限制.利用曲率信息来表达曲面的固有特征,引入纹理识别中共生矩阵的思想,将共生矩阵的定义从灰度延伸到曲率,构造出曲率共生矩阵.通过对曲率共生矩阵的归一化,设计了一类与平移、尺度和旋转变换无关的不变量.实验表明,基于曲率共生矩阵的三维目标识别方法,和传统方法相比,在不增加运算时间的情况下,能够更好地对形状丰富的目标进行分类.
%K Mean curvature
%K Co-occurrence matrix
%K Differential geometry
%K Pattern recognition<br>平均曲率
%K 共生矩阵
%K 微分几何
%K 模式识别
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=73ED2634BFDD815C22B28AF47FBE216D&yid=67289AFF6305E306&vid=6209D9E8050195F5&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=70AC2EF7F2065E09&eid=04445C1D2BDA24EE&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=11