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A new multiscale, curvature-based shape representation technique for image retrieval based on DSP techniques

机译：基于DSP技术的多尺度，基于曲率的形状表示新技术

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This work presents a new multiscale, curvature-based shape representation technique for planar curves. One limitation of the well-known curvature scale space (CSS) method is that it uses only curvature zero-crossings to characterize shapes and thus there is no CSS descriptor for convex shapes. The proposed method, on the other hand, uses bidimensional-unidimensional-bidimensional transformations together with resampling techniques to retain the full curvature information for shape characterization. It also employs the correlation coefficient as a measure of similarity. In the evaluation tests, the proposed method achieved a high correct classification rate (CCR), even when the shapes were severely corrupted by noise. Results clearly showed that the proposed method is more robust to noise than CSS.
机译：这项工作提出了一种新的多尺度，基于曲率的平面曲线形状表示技术。众所周知的曲率标度空间（CSS）方法的局限性在于它仅使用曲率零交叉来表征形状，因此没有用于凸形的CSS描述符。另一方面，所提出的方法使用了二维-单维-二维转换以及重采样技术来保留完整的曲率信息以进行形状表征。它还使用相关系数作为相似性的度量。在评估测试中，即使形状被噪声严重破坏，所提出的方法也可以实现较高的正确分类率（CCR）。结果清楚地表明，所提出的方法比CSS对噪声的鲁棒性更高。

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