基于相似度加权的自适应HD算法

作     者：黄华 颜恺 齐春 

作者机构：西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 西安新邮通信设备有限公司西安710077 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2009年第35卷第7期

页      面：882-887页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(60703003 60641002)资助 

主　　题：Hausdorff距离 图像匹配 相似度加权 

摘      要：Hausdorff距离(Hausdorff distance,HD)是一种点集与点集之间的距离测度,常用于目标物体的匹配、跟踪和识别等.本文在分析经典HD及改进算法的基础上,提出了一种基于相似度加权的自适应HD(Adaptive Hausdarff distance,AHD)算法.AHD算法利用不同点到点集的最小距离的个数作为匹配相似度的测量,并舍弃对判断匹配几乎没有作用的较大的点到点集的最小距离值;同时根据点到点集的最小距离自适应选择权值,从而得到一种基于相似度测量加权系数;通过利用部分点到点集的最小距离和基于相似度的加权平均,既增强了算法的鲁棒性,又尽可能地保证了算法的精度.实验结果显示,AHD算法在匹配准确性、抵抗噪声和遮挡干扰等方面性能良好.