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Robust 2D Fisher Barycenter Contour

机译：鲁棒的2D Fisher重心轮廓

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In this paper, the algorithm for 2D shape matching and retrieval is developed by using Fisher Barycenter Contour (FBcC). First, the shape is represented into 3D format using the signed enclosed area at each scale level of Barycenter Contour (BcC). Because of high dimension of the feature representation, the eigen Barycenter Contour (EBcC) is applied for dimensionality reduction. Then, the Fisher Barycenter Contour (FBcC) is used for making discrimination. Finally, the similarity is measured using the normalized cross correlation. The experimentation is tested on MPEG-7 contour shape database CE-1 part B of 1400 image shapes. The experimental results illustrate that our approach gives very high retrieval efficiency (or Bulls-eye test) of 89.60% and 98.62% using two parameters, shape signature and its power spectrum respectively, when comparing with all the existing methods.
机译：本文利用Fisher重心轮廓（FBcC）开发了二维形状匹配和检索算法。首先，在重心轮廓（BcC）的每个比例级别上，使用带符号的封闭区域将形状表示为3D格式。由于特征表示的维数较大，因此将本征重心轮廓（EBcC）用于降维。然后，使用Fisher重心轮廓（FBcC）进行判别。最后，使用归一化互相关来测量相似度。实验在1400个图像形状的MPEG-7轮廓形状数据库CE-1 B部分上进行了测试。实验结果表明，与所有现有方法相比，使用形状参数和功率谱这两个参数，我们的方法分别具有89.60％和98.62％的极高检索效率（或靶心测试）。

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