視覚的部分の対応に基づく形状類似度測定

認知的に動機づけられた類似度測定が提示され、その特性が2Dオブジェクトのシルエットの画像データベースにおける類似オブジェクトの検索に関して分析されています。デジタル化ノイズやセグメンテーションエラーの影響を減らすために、形状はデジタル曲線進化の新たなプロセスによって簡略化されます。我々の類似度測定を計算するために、まず視覚的部分の最良の対応を確立します（視覚的部分を明示的に計算することなく）。次に、対応する部分の間の類似度を計算し、集約します。さまざまな画像データベースのオブジェクト輪郭の形状マッチングに我々の類似度測定を適用し、文献におけるよく知られたアプローチと比較しました。実験結果は、我々の形状マッチング手法が直感的な形状の対応を提供し、ノイズ歪みに対して安定していることを正当化しています。