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上传时间: 2014-06-26
详细说明： 主体思想： 任何一个图像 肯定有多个或一个区域 每个区域在横向扫描时 会有分裂和合并 比如圆环 顶部有一个分裂点 底部有一个合并点 没有分裂合并的图形 就是简单的凸图像 很容易通过外形识别 而复杂的图像 就是凹的 就需要分裂合并点来识别 旋转30度 60度 90度 120，150 得到的分裂合并点序列是不同的 可以通过分析分裂合并点可以获得角点 区域连接特征： 重心和中心的偏置对宽高的比例 和方向 分裂合并点和重心位置的比例 方向 亮度和面积的比 这些是旋转和缩放不变的特征 适合用于图像的模式识别 如果图像包含n个区域特征 每个区域都有N个以上的特征 如果图形复杂 需要使用决策树内嵌 svm 最近邻等等算法来综合分析分裂合并特征点 如果简单 基本就区域特征搞定了 应用领域： 视频的背景提取，提取帧差的区域，过滤该区域计算背景。目前实现的效果超好，速度超快。目前现阶段是最好的背景前景提取算法。 物体或个体的数目统计，该算法仅仅遍历一次图像像素点，因此性能好，可以处理超大图片。 角点检测匹配图像。 图像智能分析识别方面，把特征点归一化和旋转处理后的特征进行训练。用决策树或svm等人工智能模型进行预测。包括人脸识别，行人识别，指纹识别。ocr字符识别等等。 网页认证校验码识别 二维码识别等等 ...展开收缩
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