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Deforming the Blurred Shape Model for Shape Description and Recognition

机译：变形模糊形状模型以进行形状描述和识别

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This paper presents a new model for the description and recognition of distorted shapes, where the image is represented by a pixel density distribution based on the Blurred Shape Model combined with a non-linear image deformation model. This leads to an adaptive structure able to capture elastic deformations in shapes. This method has been evaluated using thee different datasets where deformations are present, showing the robustness and good performance of the new model. Moreover, we show that incorporating deformation and flexibility, the new model outperforms the BSM approach when classifying shapes with high variability of appearance.
机译：本文提出了一种描述和识别变形形状的新模型，该模型通过基于模糊形状模型和非线性图像变形模型的像素密度分布来表示图像。这导致能够捕获形状上的弹性变形的自适应结构。已使用存在变形的不同数据集对该方法进行了评估，显示了新模型的鲁棒性和良好的性能。此外，我们显示，在对外观具有高度可变性的形状进行分类时，新模型融合了变形和灵活性，其性能优于BSM方法。

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