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分层加权测度模型
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  hierarchical model weighted measure
     Exactly based on this idea, sub-model decomposition approach to concave polygon and hierarchical model weighted measure are presented.
     本文正是基于这种分层的思想,定义了凹多边形的模式分解方法和分层加权测度模型
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A new approach to polygonal shapes matching is presented,which is a multi-layer weighted approach and a vertex- based technique. For a given noconvex polygon, model decomposition starts with inserting virtual line segment into noconvex polygon and then new convex polygon is generated. Next, by extracting convex polygons consecutively, the noconvex polygon is described as topological structure made of convex polygons at defferent layers. By using the predefined multual template similarity metric criterion and...

A new approach to polygonal shapes matching is presented,which is a multi-layer weighted approach and a vertex- based technique. For a given noconvex polygon, model decomposition starts with inserting virtual line segment into noconvex polygon and then new convex polygon is generated. Next, by extracting convex polygons consecutively, the noconvex polygon is described as topological structure made of convex polygons at defferent layers. By using the predefined multual template similarity metric criterion and multi-layer weighted measure model, similarity between two noconvex polygons is obtained. Finally,the matching and retrievaling results are given.

提出了一种适合凸凹多边形匹配的分层加权测度方法。在此方法中,对凹多边形,首先进行基于提取凸多边形的模式分解:对凹多边形添加辅助线,形成新的外接凸多边形。通过依次抽取外接凸多边形,将凹多边形表达为仅由凸多边形组成的多层拓扑结构。然后,利用预先定义的互为模板的相似度量准则和分层加权测度模型,计算得到多边形的相似度系数,从而实现凹多边形的匹配和检索。

 
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