algorithm - 2D形状輪郭認識

Question

同様の曲線（離散点配列）の形状認識/マッチングを2Dで実装したいと考えています。

私はこのテーマに関する論文を見つけましたが、これをコードに実装することになると、Imはやや失われました。

この関数を最小化する必要があることがわかりました。

しかし、どこから始めればよいのでしょうか。

1. μは歪みの測定値のようですが、これを最小限に抑えたいと思います。
2. ψは0とπ/2の間に制限されているいくつかの議論のようです
3. 「Rはパラメータです」という意味ですか？
4. κは曲率ですか？
5. ξはさらに別のパラメータです...
6. ああ

誰かがこれへのアプローチを英語で概説してもらえますか？そして、おそらくいくつかの擬似コードで？

Answer 1

数学を理解していなくてもこれを機能させることはできないと思います。数学を理解する方法は、最初から論文を読むことです。最後の方程式にジャンプしてコーディングしようとすると、当然意味がありません。特定の質問に対する回答は、その価値について次のとおりです。

1. μは確かに「歪みの測定」、つまり一方の曲線をもう一方の曲線に変形させるコストです。
2. ψは確かに[0とπ/2]に制限されています。（h、h-bar）曲線の角度です（申し訳ありませんが、特殊文字の入力方法がわかりません）。
3. 「Rはパラメータです」。これは、変位に対して、方向がどれほど重要であるかを示す任意の尺度であることを意味します。
4. κは、最初の曲線であるCの曲率です。
5. ξは、両方の曲線に沿った前進を表すパラメータです。ξが0からLチルダに進むと、h（ξ）は0からLになり、h-bar（ξ）は0からL-barになります。

Answer 2

まず、いくつかの定義から始めます。

• 曲率は、曲線が平坦からどれだけ逸脱しているかを示します。
• パラメータは、探している曲線を定義します。たとえば、f（x）= kx + m、kおよびmはパラメータです。

最小化については、こちらをご覧ください：http: //en.wikipedia.org/wiki/Calculus_of_variations