【摘 要】
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形状识别与聚类是人工智能和模式识别领域的重要研究方向。针对形状的不同空间结构特征,通过对形状轮廓点所构完全图的Laplace矩阵的奇异值分解以及图的随机游走模型的分析,建立了描述形状空间结构特征的数学模型。以此模型为基础,定义状态向量,并利用公共数据集的数据,实现了形状的识别与聚类。同时,通过对比实验证明了该文提出的算法具有较好的聚类的效果。
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形状识别与聚类是人工智能和模式识别领域的重要研究方向。针对形状的不同空间结构特征,通过对形状轮廓点所构完全图的Laplace矩阵的奇异值分解以及图的随机游走模型的分析,建立了描述形状空间结构特征的数学模型。以此模型为基础,定义状态向量,并利用公共数据集的数据,实现了形状的识别与聚类。同时,通过对比实验证明了该文提出的算法具有较好的聚类的效果。
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