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Matching and Interpolation of Shapes using Unions of Circles 总被引:4,自引:0,他引:4
While the notion of shape of an object is very intuitive, its precise definition is very elusive, and defining a useful metric for the shape distance between objects is a difficult endeavor. At the same time many successful techniques have been developed which interpolate between two objects, so in essence interpolate between shapes. W e present here work which uses a representation of objects as union of circles to define a distance between two objects and to base a method to interpolate between the two. This method can be used in a totally automatic fashion (that is, without any user intervention), or users can guide a pre-registration phase as well as a segmentation phase, after which the matched segments are interpolated pair-wise. The union of circles representation of the two objects is obtained from the Delaunay triangulation of their boundary points. The circles can be simplified to obtain smaller data sets. The circles are then optimally matched according to a distance metric between circles which is a function of their position, size, and feature, that is, a local configuration of circles. The interpolation between the two objects is then obtained by interpolating between the matched pairs of circles (the interpolations can be affine or non -affine). Examples with simple and more complex objects show how the technique can give results which correspond closely to the human notion of shape interpolation. The interpolations shown include some between a calf and a cow and between a cow and a giraffe. The examples given are in two dimensions, but all the steps except the segmentation have been implemented as well for three dimensional objects. W e also show the results of computation of distances between the objects used in our examples. 相似文献
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应用知识发现理论与方法从大型考生信息数据库中提取隐含的、前所未知的、对决策有潜在价值的知识和规则,是当前计算机教育应用的新课题。根据网上远程考试与评价系统的特点,讨论了挖掘的目标规则类型及其挖掘算法。针对ID3算法的不足,提出了一种新的分类算法-多概念层次上基于赋范划分距离的分类算法,简要介绍了XML在知识发现过程中的应用。 相似文献
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在 SITE(信息技术与工程学院)算法基础上,提出了 ADDM(基于邻居节点平均距离的网络覆盖判别模型)算法,通过计算所有邻居节点与本节点的平均距离和交叠区域的圆心角来判别该节点是否为冗余节点。理论分析与仿真实验表明,AD-DM算法较大地改善了 SITE算法,成功解决了 SITE算法没有考虑距离大于感知半径的节点对覆盖冗余贡献的问题,从而用更少的节点实现了区域的覆盖,节省了网络节点的活动数目,延长了网络的生存时间。 相似文献