對象形狀有意義描述符的統計提取 對象形狀有意義描述符的統計提取
John C. Russ博士，北卡羅來納州立大學教授
F. Brent Neal博士，Milliken＆Company研究科學家
形狀是一個難以捉摸的概念。基於關鍵特徵的存在與否，人類在他們的世界中認識到許多不同的東西，他們也必須學會識別。教電腦根據形狀對物體進行分類，或者測量形狀以與歷史或表現相關，這是一項經典的艱鉅任務。它在法醫學，自然科學，工程學，甚至是“簡單”的任務中都很重要，例如用於閱讀印刷文本的光學字符識別。它可能涉及識別一類物體，特定個體或特殊標記。存在廣泛的數學測量工具，其可以表徵形狀的某些方面，包括無量綱比，傅里葉或小波係數，不變矩等等。但是，在給定的實例中確定哪一個最合適或最有用通常需要收集一組訓練數據並在統計上進行探索。使用各種特定應用，包括自然和人造物體，使用判別分析和神經網絡來說明該過程。
數據探索
