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Image clustering based on hermetian positive definite matrix and radial Jacobi moments

机译:基于Hermetian正定矩阵和径向Jacobi矩的图像聚类

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摘要

The main purpose of this work is to present a new 3D image clustering technique based on the radial Jacobi moments to extract the descriptor vectors. We use a distance linked to a Hermitian definite positive matrix to minimize the objective function obtained. The results show that the positive definite matrix to minimize the objective function and significant improvement in terms of recognition accuracy and invariability.
机译:这项工作的主要目的是提出一种基于径向Jacobi矩的新3D图像聚类技术,以提取描述符矢量。我们使用链接到Hermitian定正矩阵的距离来最小化获得的目标函数。结果表明,正定矩阵可最大程度地减少目标函数,并在识别准确性和不变性方面有显着提高。

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