《表3 Articulated形状数据集在不同方法下的检索结果比较》

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《基于L_1范数的形状快速匹配算法》

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Articulated数据集[10]包含8个类，总共40张图片。每个类的5张图片都有不同程度的形变，如图6所示。该数据集被用于测试形状的铰接，这是形变中一个较为特殊的情况。同时也可以检验算法对形变的鲁棒性。该实验采用交叉验证，分别用卡方检验χ2、EMD-L1度量同一形状描述子生成的直方图之间的相似度。将返回与查询形状最相似的1~4组目标形状且分类正确的具体数目作为评价算法检索性能的标准。分析表3的实验数据，第一组与第二组实验结果相比，说明EMD-L1比χ2在形变较明显的数据集下的检索效果更好，鲁棒性更强；分析第二组与第三组的实验结果，IDSC对形状的鉴别能力优于SC；分析第一组和第五组实验，可以看出CPDH对形状形变的描述能力更优于SC，因为IDSC对形状的描述中包含了轮廓点的相对位置关系且SC算法抗噪性能差。