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针对图像的分类识别问题,提出了一种基于形状特征的图像分类算法。该算法首先利用轮廓跟踪和角点检测算法提取图像的轮廓和角点,并且采用质心距离将它们表示为时间序列,作为相应图像的特征。然后,对训练集中每类图像对应的时间序列进行K-medoids聚类,将每个聚类中心作为该类的代表对象;最后,在所有类的代表对象所构成的时间序列数据集中,采用基于DTW距离的KNN分类。实验表明,该算法具有优势性,不仅能提高分类正确率而且还适用于处理大规模数据的分类问题。
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微计算机信息
Year： 2010
Issue： 21
Volume： 26
Page： 220-222
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