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Image correlation by one-dimensional signatures invariant to rotation, position, and scale using the radial Hilbert transform optimized

机译:通过一维签名不变于旋转,位置和比例的图像关联,使用径向HILBERT变换优化

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摘要

This paper presents a new methodology for pattern recognition invariant to rotation, position, and scale. The method uses the correlation of signatures, where the signatures were created with a new equation called the radial Hilbert transform optimized (RHTO) for longer signatures. An analysis with eight non-homogeneous illumination patterns was performed with 2000 letter variants and 30 phytoplankton species. The higher confidence level was founded using the radial Hilbert optimized methodology. Also, it utilized a correlation called adaptive linear-nonlinear correlation, which gave a better discrimination performance than the nonlinear correlation function. (C) 2020 Optical Society of America
机译:本文介绍了模式识别不变的新方法,以旋转,位置和规模。 该方法使用签名的相关性,其中使用称为径向希尔伯特变换优化(RHTO)的新方程式创建了签名,以实现更长的签名。 用2000个字母的变体和30种浮游植物物种进行八个非均相照明模式的分析。 使用径向希尔伯特优化方法建立了较高的置信水平。 此外,它利用称为自适应线性 - 非线性相关的相关性,其比非线性相关函数更好地辨别性能。 (c)2020美国光学学会

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    《Applied optics》 |2020年第13期|共9页
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  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用;
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