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Pattern matching based on a generalized Fourier transform

机译:基于广义傅里叶变换的模式匹配

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摘要

In a two-dimensional pattern matching problem, a known template image has be lcoated in another image, irrespective of the template's position, orientation and size in the image. One way to accomplish invariance to the changes in the template is by forming a set of feature vactors that encompass all the variations in the template. Matching is then performed by finding the best similarity between the feature vector extracted from the iamge to the feature vectors i the template set. In this paper we introudce a new concept of a generalized Fourier transform. The genralized Fourier transfrom offers a realtively robust and extremely fast solution to the described matching problem. The application of the generalized Fourier transform to scale invariant pattern matching is shown here.
机译:在二维模式匹配问题中,不管模板的位置,方向和尺寸如何,已知的模板图像在另一图像中被LcoAted。一种方法来实现模板中的更改的一种方法是通过形成一组包含模板中的所有变体的特征方案。然后通过在从IAMGE中提取的特征向量之间的最佳相似性来执行匹配来执行匹配的特征向量我模板集的特征向量。在本文中,我们努力贯穿一个全新的傅里叶变换的概念。随机傅里叶转频为所描述的匹配问题提供了实质强大和极快的解决方案。这里示出了广义傅立叶变换来规模不变模式匹配。

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