【摘 要】
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本文针对传统的形状匹配算法的处理计算量过大、消耗时间过长,从而导致无法应用于大量的图像集以及在线的形状匹配场景的问题,在学者提出的距离融合算法的基础上进行了改进,
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,鹤壁汽车工程职业学院,中建深圳装饰有限公司
【基金项目】
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河南省科技攻关计划:基于云端的移动增强现实应用开发平台关键技术研究(项目编号:172102210273)、车载军民融合用轻量化通讯方舱研制(项目编号:182102210086);河南省教育厅重点研发计划项目:基于Unity3D的三维数字展馆系统研究(项目编号:15A520016)
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本文针对传统的形状匹配算法的处理计算量过大、消耗时间过长,从而导致无法应用于大量的图像集以及在线的形状匹配场景的问题,在学者提出的距离融合算法的基础上进行了改进,在处理阶段引入无监督学习的方法进行多种聚类。通过引入预处理算法对图像集进行特征提取以及划分,在算法的计算量上做出优化,大幅降低了算法的计算时耗,并且保证其正确率几乎没有降低。
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