基于中心-轮廓距离特征统计的形状表示方法
来源：电子与信息学报杂志2015年第6期北京时间：
作者：郭树旭, 赵静, 李雪妍
摘要：该文提出一种新的基于特征统计的形状描述方法。通过对中心-轮廓距离(CCD)和传统链码(Chaincode)的联合统计分析，使用中心-轮廓距离对形状进行层次分解，对各层的形状映射部分的链码描述进行统计分析，从而形成中心-轮廓距离和链码的联合统计(JSCCDC)描述子。形状之间的相似性可以用JSCCDC的城区距离来描述。实验结果表明，该表示方法兼具了形状的全局特征和局部特征，相比于传统的特征加权方法具有更优越的性能，在形状匹配和形状检索中具有较高的精度和可靠性。
关键词：模式识别, 形状表示, 特征统计, 链码, 中心-轮廓距离, 匹配矩阵
