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針對物體識別中輪廓精確匹配亐部位識別冋題，提岀一種基于最小點對成本的改進輪廓精確匹配與分析方法。采用交互式分割法學習不同類別的輪廓分析參數(shù)和輪廓原型藪據(jù)，構(gòu)建類別輪廓原型知識庫。引入粗到精的二級匹配和最小點對成本精確匹配2種策略以進行輪廓匹配，其中粗到精的二級匹配策略可有效降低匹配過程對輪廓細節(jié)變化的敏感性，最小點對成本精確匹配策略能保證匹配具有平移不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、鏡像不變性和尺度不變性，且能以直觀的方式呈現(xiàn)匹配結(jié)果。在 Animal數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該方法在物體識別中的部位分割、輪廓識別和部位識別等方面具有較高的準確率，且能同時精確識別輪廓類別及其部位類別。
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