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A New Method for Fast Computation of Moments Based on 8-neighbor Chain CodeApplied to 2-D Objects Recognition

机译:基于8邻域链码的2 - D目标识别快速计算矩量的新方法

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摘要

2D moment invariants have been successfully applied in pattern recognition tasks. The main difficulty of using moment invariants is the computational burden. To improve the algorithm of moments computation through an iterative method, an approach for fast computation of moments based on the 8-neighbor chain code is proposed in this paper. Then artificial neural networks are applied for 2D shape recognition with moment invariants. Compared with the method of polygonal approximation, this approach shows higher accuracy in shape representation and faster recognition speed in experiments
机译:二维矩不变式已成功应用于模式识别任务。使用矩不变性的主要困难是计算负担。为了通过迭代的方法改进矩量计算算法,提出了一种基于八邻链码的矩量快速计算方法。然后将人工神经网络应用于具有不变矩的二维形状识别。与多边形逼近法相比,该方法在形状表示上具有更高的精度,在实验中具有更快的识别速度

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