检索结果-南通市图书馆

作者：林铭德中南大学

学位级别：硕士

高速互联网络和多媒体技术的飞速发展,海量存储设备和处理机性能的不断提高极大地促进了图形图像系统的普及和发展。图像数据库正在被越来越多的领域所广泛应用:数字图书馆、医学图像数据库、卫星图像数据库、商标数据库和建筑艺术图像... 详细信息

高速互联网络和多媒体技术的飞速发展,海量存储设备和处理机性能的不断提高极大地促进了图形图像系统的普及和发展。图像数据库正在被越来越多的领域所广泛应用:数字图书馆、医学图像数据库、卫星图像数据库、商标数据库和建筑艺术图像数据库等。如何在大量的图像中查找所需要的图像信息,成为图像应用一个急待解决的问题。CBIR(Content-Based Image Retrieval)根据图像的视觉特征如颜色、纹理、形状和空间位置关系来分析图像,通过建立图像各种特征向量数据库,构建查询模块进行图像检索。本文在广泛查阅国内外相关研究技术资料的基础上,首先对图像的颜色、纹理、形状视觉底层特征进行研究分析,提取图像底层特征向量构建特征数据库。其次研究分析多特征融合技术在图像检索中的应用,结合基于区域分割颜色特征、形状、纹理特征多种检索方法,给出了基于综合特征的图像检索方法。利用区域位置信息,提取图像各区域内颜色矩特征和改进Hu不变矩特征作为特征向量对图像进行检索。实验验证表明,综合颜色、纹理和形状特征的图像检索方法克服了利用单一特征检索的局限性,提高了检索的准确率和检索的通用性。由于底层视觉特征与图像高层语义之间关联较弱,在研究中引入相关反馈技术获得用户检索信息意图,可较好提高检索的查准率。本文给出了一种基于特征加权的相关反馈方法,结合用户标记的反馈图像建立权重动态调整,使查询更好地满足用户要求,从实验中可以看出该反馈法的有效性。本文设计了一个图像数据库检索原型系统,用于对基于内容的图像数据库检索研究结果的实验验证。

关键词：基于内容的图像检索形状不变矩多特征融合相关反馈

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储粮微生物显微图像处理与识别研究

储粮微生物显微图像处理与识别研究

作者：张果首都师范大学

学位级别：硕士

我国是一个产粮大国,仅国家粮库就储藏有数千亿公斤粮食。由于粮食上带有种类繁多的微生物,加之粮食中含有许多营养物质是微生物良好的天然培养基,所以在合适的条件下,粮食中的微生物就会使粮食发霉变质,严重影响人类食用的安全性。因此... 详细信息

我国是一个产粮大国,仅国家粮库就储藏有数千亿公斤粮食。由于粮食上带有种类繁多的微生物,加之粮食中含有许多营养物质是微生物良好的天然培养基,所以在合适的条件下,粮食中的微生物就会使粮食发霉变质,严重影响人类食用的安全性。因此,开发一个科学实用、准确方便的储粮微生物识别检测系统对微生物进行检测,指导专业管理人员采取相关措施来预防霉变是非常必要的。本文利用图像处理、模式识别、神经网络等技术对储粮微生物识别系统进行了相关研究,特别是对微生物的特征提取、特征压缩和分类方面进行了较为深入的研究。主要工作和成果如下: 1.储粮微生物图像增强与分割采用滑动窗口为十字形的中值滤波法对微生物图像进行平滑处理;采用基于迭代阈值和数学形态学的边缘检测算法对微生物图像进行边缘检测。 2.储粮微生物特征形成提取出储粮微生物二值化图像的特征包括形态学特征和纹理特征在内的共18个特征,并对所有特征进行归一化处理。 3.储粮微生物特征选择在系统地分析遗传算法和模拟退火算法两种组合优化方法的基础上,依据储粮微生物显微图像的特点提出了基于模拟退火技术的遗传算法——遗传模拟退火算法,对遗传模拟退火算法的特点、实现步骤、参数分析、具体实现进行了较深入的探讨。运用遗传模拟退火算法对抽取出的18个特征进行特征选择,筛选出面积、周长、复杂度等10个较好的特征。 4.储粮微生物特征压缩分析了常用的特征压缩方法,基于类内类间距离的、基于K-L变换的、基于神经网络的和基于小波分析的特征压缩;运用总体类内离散度矩阵K-L变换的特征压缩方法,将储粮微生物的10维特征向量压缩到6维,从而减少了分类器的计算量,提高了系统的整体性能。 5.储粮微生物分类器的设计设计了改进的BP神经网络分类器和模糊分类器。用神经网络和模糊技术来实现储粮害虫的分类,并深入地研究了BP网络分类器的设计。针对传统BP算法易陷入局部极小和收敛速度慢的问题,分析了3种改进方法,使网络的收敛速度大大加快,所设计的BP网络分类器和模糊分类器对储粮微生物的离线测试识别率达到了82.3%以上。 6.检测系统实现利用Visual C++.net 2003开发工具开发了储粮微生物识别系统软件。

关键词：储粮微生物神经网络 BP算法图像分割形状不变矩模糊分类

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旋转机械故障机理与轴心轨迹识别方法研究

旋转机械故障机理与轴心轨迹识别方法研究

作者：赵利华大连理工大学

学位级别：硕士

旋转机械的轴心轨迹包含反映旋转机械运行状态的丰富信息,是判断转子运行状态和故障征兆的重要依据。在国内外学者研究的基础上,本论文主要做了两方面的工作：1)对旋转机械常见故障的机理研究,为轴心轨迹的识别打下基础;2)针对轴心轨迹... 详细信息

旋转机械的轴心轨迹包含反映旋转机械运行状态的丰富信息,是判断转子运行状态和故障征兆的重要依据。在国内外学者研究的基础上,本论文主要做了两方面的工作：1)对旋转机械常见故障的机理研究,为轴心轨迹的识别打下基础;2)针对轴心轨迹的图像特征运用D-S证据理论的信息融合技术进行识别的方法,并应用模拟实验和实际测试信号对方法的有效性进行了验证。全文的主要内容如下：首先,研究了构成轴心轨迹的两通道信号的时频域特征和故障机理。对常见的不平衡、不对中、支座松动、转静子碰摩和支座松动-碰摩耦合等故障分别建立了具有非线性刚度的滑动轴承-转子系统故障模型和微分方程,利用四阶Runge-Kutta法进行数值仿真分析,从而研究各故障的机理,分析参数变化对系统尤其是轴心轨迹的影响,提取时域与频域参数,并对轴心轨迹的特征进行了深入研究。其次,为了提取轴心轨迹的图像特征,提出基于二维统计不变矩和傅里叶描述子的轴心轨迹形状特征提取技术,并在Matlab平台上仿真了五种常见的轴心轨迹图形,将它们的7个二维不变矩和8个傅里叶描述子作为参考模式,同时利用D-S证据理论的信息融合技术来对轴心轨迹进行识别,并结合仿真得到的轴心轨迹介绍了轴心轨迹识别的算法步骤,与传统的欧氏距离识别方法相比,该方法具有较好的实用性和有效性。在此基础上,在ZT-3型多功能转子模拟实验台上对常见故障进行实验,实验结果验证了仿真的正确性。同时分别对模拟实验得到的轴心轨迹及现场实测轴心轨迹图形应用该特征提取方法进行故障分析和状态识别。

关键词：转子-轴承系统模型形状不变矩傅里叶描述子 D-S证据理论

储粮微生物的显微图像特征提取和识别技术分析

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储粮微生物的显微图像特征提取和识别技术分析

作者：于子翊首都师范大学

学位级别：硕士

我国是粮食大国，仅国家粮库就储藏有上千亿公斤。由于粮食上带有种类繁多的微生物，加之粮食中含有许多营养物质是微生物良好的天然培养基，所以一旦条件合适，粮食中的微生物就会活动，不仅会影响粮食的安全储藏、导致粮食品质劣变，... 详细信息

我国是粮食大国，仅国家粮库就储藏有上千亿公斤。由于粮食上带有种类繁多的微生物，加之粮食中含有许多营养物质是微生物良好的天然培养基，所以一旦条件合适，粮食中的微生物就会活动，不仅会影响粮食的安全储藏、导致粮食品质劣变，而且还可能产生毒素污染，严重影响人类食用的安全性。因此，开发一个科学实用、准确方便的储粮微生物识别检测系统是很有必要的。本文在现有数字图像处理和模式识别理论的基础上，着重研究了储粮微生物的显微图像特征提取和识别。主要工作和成果如下：根据显微图像噪声多、光照不均匀等特点，探讨了多种图像预处理算法改善图像质量，并结合不同的分割要求进行组合，为后续形态特征提取打下基础;由于微生物形态千差万别，在形态分析时提出了基于均衡化的柔性形态边缘检测算法，在抑噪的同时通过并行运算提高了图像处理速度;对图像识别技术做了广泛、深入的调查，研究分析了传统特征提取的方法，针对形态特征明显的微生物提出了基于形状不变矩和多分类器的识别方法，利用形状不变矩以目标边缘曲线为计算目标的优势大大提高了运算速度，同时结合不变矩的平移、绅缩、旋转均不变的性质达到了良好的识别效果;对于形态特征不明确，目标重叠严重的微生物图像，提出了基于纹理特征和模糊理论的识别方法，以图像中微生物自然生长、相互交叠形成的纹理计算其灰度共生矩阵得到特征向量，结合模糊理论良好的分类效果，达到了微生物识别的目的。全文给出了解决储粮微生物显微图像的自动化识别检测的技术途径和实现方案，为进一步的研究打下了基础。

关键词：储粮微生物形状不变矩模糊分类

基于智能型的BP神经网络的示功图故障诊断研究

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基于智能型的BP神经网络的示功图故障诊断研究

作者：张宁兰州理工大学

学位级别：硕士

众所周知,石油资源是我们人类赖以生存和发展的物质基础。原油生产过程中普遍使用抽油机,但大多数抽油机工作在无人值守的状态下,井下工况复杂,负荷随着抽油过程不断发生变化,导致抽油机经常发生故障,影响到油田的产量和效益。本文针对... 详细信息

众所周知,石油资源是我们人类赖以生存和发展的物质基础。原油生产过程中普遍使用抽油机,但大多数抽油机工作在无人值守的状态下,井下工况复杂,负荷随着抽油过程不断发生变化,导致抽油机经常发生故障,影响到油田的产量和效益。本文针对目前抽油机故障诊断准确率不高、智能性不强的问题,提出了一种基于智能型的BP神经网络的示功图故障诊断研究方法。首先,本文对抽油机示功图故障诊断的国内外研究现状进行了简单介绍。从中国石油天然气集团公司的油气生产物联网系统(A11)项目中学习到了正常示功图和20种主要故障示功图类型。将从系统中得到的20种抽油机示功图故障类型图作为BP神经网络训练的教师信号。其次,在对相关基本原理学习的基础上,结合油田实际采油过程,建立了抽油机示功图故障诊断模型。该模型分为三个步骤:第一步是利用相应的传感器进行基础数据采集。第二步是由每个抽油机配备的示功仪绘制示功图。第三步是示功图故障诊断方法解析,也是本文的主要研究内容。最后,重点进行示功图故障诊断方法解析,本文将其分为三个阶段:第一个阶段是选取形状不变矩和傅里叶描述子相结合的新方法进行示功图特征参数提取,二者结合,提高了运行速度、降低了计算量,对图形旋转、尺度及平移的不变性表现稳定;第二个阶段是进行示功图故障诊断分类识别,针对BP神经网络训练的缺点,采用迭代学习控制优化BP神经网络的权值,使得该算法综合性能好,缩短了训练时间、提高了训练速度,并具有识别准确率高、泛化能力强的特点,克服了传统方法需要人工提取特征和网络易陷入局部最小的缺点;第三个阶段是将识别结果与专家诊断法的诊断结果及斜率诊断法的诊断结果进行对比,若诊断结果一致则可确定故障类型,若不一致,则需要重新进行识别判断。得出最终的诊断结果。利用MATLAB软件进行模型训练仿真实验。从测试过程和结果看出本文诊断方法性能具有一定优势,相同测试样本情况下,识别时间相对支持向量机识别方法提高约9ms,诊断的准确率也有大幅提高。本文提出的方法非常适于油田大量示功图的实时故障诊断。弥补了现有的诊断方法的不足,得到了更高的诊断正确率,具有广阔的应用前景。

关键词：抽油机故障诊断示功图形状不变矩傅里叶描述子迭代学习 BP神经网络

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基于多特征的图像检索系统的设计与实现

基于多特征的图像检索系统的设计与实现

作者：翟剑锋北京邮电大学

学位级别：硕士

高速互联网络和多媒体技术的飞速发展、海量存储设备和处理机性能的不断提高极大地促进了图形图像系统的普及和发展。图像数据库正在被越来越多的领域所广泛应用：数字图书馆、医学图像数据库、卫星图像数据库、商标数据库和建筑艺术图... 详细信息

高速互联网络和多媒体技术的飞速发展、海量存储设备和处理机性能的不断提高极大地促进了图形图像系统的普及和发展。图像数据库正在被越来越多的领域所广泛应用：数字图书馆、医学图像数据库、卫星图像数据库、商标数据库和建筑艺术图像数据库等。如何在大量的图像中查找所需要的图像信息,成为图像应用一个急待解决的问题。CBIR(Content-Based Image Retrieval)根据图像的视觉特征如颜色、纹理、形状和空间位置关系来分析图像,通过建立图像各种特征向量数据库,构建查询模块进行图像检索。本文在查阅国内外相关研究技术资料的基础上,研究分析多特征融合技术在图像检索中的应用,结合基于区域分割颜色特征、形状、纹理特征多种检索方法,给出了基于综合特征的图像检索方法。实验验证表明,综合颜色、纹理和形状特征的图像检索方法克服了利用单一特征检索的局限性,提高了检索的准确率和检索的通用性。本文以在中国青年政治学院研发的基于内容图像检索系统为例,分析了图像检索系统中检索性能技术指标需求,提出了开发基于多特征图像检索系统的必要性,并结合关键技术(色彩空间、颜色特征、纹理特征、形状特征、相关反馈等)论述了基于多特征图像检索系统的设计与实现。本文主要工作如下：1.首先从学生、教师两个群体收集相关信息,对图像检索服务进行了需求分析,发现了现有应用系统中存在的主要问题,例如每幅图像都需要进行人工标注关键字,人工标注关键字带有一定的主观性,图像内容缺失等。根据系统中存在的主要问题,提出基于内容图像检索的解决方案,确定了设计目标。2.根据业务要求,图像检索系统需要保证一定的查全率和查准率,在对图像视觉特征的提取方法做了深入的研究和讨论基础上,通过分析比较,选择合适的算法和关键技术。3.在需求分析的基础上,对多特征图像检索系统以高内聚、低耦合为原则进行了系统分析和模块设计,独立设计图像检索系统所需的数据库结构,并在SQL Server数据库中实现。4.详细设计与实现图像检索系统中各个模块。在符合人类视觉特性的HSV颜色空间中提取图像的颜色特征、通过结合基于灰度共生矩和HU的7个不变矩算法提取纹理特征和形状特征。并通过结合相关反馈对样本集的学习,得出用户查询目的与图像特征之间对象的模型,然后根据学习的模型指导新一轮的检索,通过使用Visual C++构建了一个小型查询系统,实现了本文中所采用算法,完成了基本的图像检索功能。5.根据图像检索系统的性能评价标准——查全率和查准率,利用测试数据集对系统性能进行测试,验证通过结合相关反馈的基于多特征的图像检索系统,在性能上比基于单一特征的图像检索系统有很大提升,达到了预期效果。另外,系统提供了简洁易用的操作界面和良好的交互性,提供了良好的用户体验。最后,对本文实现的基于多特征图像检索系统的研究进行了总结,分析了在实现过程中所遇到的难点,并提出了进一步研究的方向。

关键词：图像检索形状不变矩多特征融合特征提取相似性度量

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基于内容的图像检索技术研究

基于内容的图像检索技术研究

作者：何姗西安电子科技大学

学位级别：硕士

计算机技术、多媒体技术以及互联网技术的长足发展导致了大量图像的出现，如何有效、快速的从大规模的图像数据库中检索出需要的图像是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术的研究正是为了解决利用自动获... 详细信息

计算机技术、多媒体技术以及互联网技术的长足发展导致了大量图像的出现，如何有效、快速的从大规模的图像数据库中检索出需要的图像是目前一个相当重要而又富有挑战性的研究课题。基于内容的图像检索技术的研究正是为了解决利用自动获得的图像特征，从图像数据库中检索出相关图像的问题。近年来，该项技术的研究已经成为了多媒体领域最活跃的研究热点之一，并在许多领域得到了应用。本文的主要工作概括如下： 1．分析和研究了基于内容的图像检索领域的一些关键技术，如：相关反馈技术，颜色、形状纹理等低层图像特征的描述以及图像间的相似度度量准则等。 2．提出了一种基于兴趣点的图像检索新方法ACSM(Annular Color and ShapeMoment)，此方法利用兴趣点的位置信息，提取兴趣点周围局部区域的颜色矩特征和区域形状不变矩特征，并利用包含兴趣点的环形区域的颜色形状特征对图像进行相似检索。ACSM算法不仅对平移、旋转具有良好的鲁棒性，而且克服了传统颜色矩和形状不变矩没有位置信息的缺陷。实验结果表明，由于将颜色和形状特征有机结合，ACSM算法有效提高了图像检索的准确性。 3．提出了一种新的基于区域熵的图像检索算法RECS(Region Entropy-based Colorand Shape retrieval)。它不仅利用图像的子块熵来描述图像的特性，而且依据熵信息的均值和方差将图像分割为高熵子图和低熵子图两部分。综合图像区域的颜色形状特征和分两步的图像检索过程，有效提高检索准确性的同时也节省了检索时间。实验结果表明，RECS算法对前景单一和前景复杂图像的检索效果同样令人满意。 4．在研究基于内容的图像检索算法的基础上，用VC++6.0实现了imSearch图像检索系统。

关键词：基于内容的图像检索兴趣点区域熵颜色矩形状不变矩

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基于兴趣点多特征融合的物体识别方法研究

基于兴趣点多特征融合的物体识别方法研究

作者：赵灵芝重庆邮电大学

学位级别：硕士

物体识别是计算机视觉研究领域中最具挑战性的研究课题之一。随着现代图像获取技术的提高,基于图像的物体识别具有良好的应用前景。然而,基于图像进行物体识别也面临很多困难:如视点变化、物体类与类之间和类内差异都使得物体识别更具... 详细信息

物体识别是计算机视觉研究领域中最具挑战性的研究课题之一。随着现代图像获取技术的提高,基于图像的物体识别具有良好的应用前景。然而,基于图像进行物体识别也面临很多困难:如视点变化、物体类与类之间和类内差异都使得物体识别更具有挑战性。近年来,兴趣点由于具有计算量小和信息含量高的特点被广泛应用于图像识别领域中。现阶段大多数基于单一特征物体识别方法都不能达到良好的识别效果,这主要是由于多类物体要正确识别需要考虑到更多的特征。因此,多特征的融合近年来也越来越多地被使用到模式识别中。本文就物体识别面临的困难,综合考虑兴趣点和多特征融合思想的优点,提出一种基于兴趣点多特征加权融合的物体识别方法。首先,利用简化的LTP算子去除Harris冗余角点。研究了对于提取图像的局部特征非常有效的兴趣点检测方法,通过比较LBP算子与LTP算子的优缺点,利用简化的LTP算子去除Harris检测到的冗余角点,实验证明简化的LTP算子对于冗余角点的去除有一定的效果。其次,定义了一种确定图像感兴趣区域的方法。根据检测到的兴趣点的精确位置信息定义待识别图像的感兴趣区域,实验证明获取到的图像感兴趣区域既能包含待识别物体的基本信息,而且能去除图像中的背景和其他冗余信息。然后,采用形状不变矩、离散小波变换和颜色直方图方法分别提取感兴趣区域的形状、纹理和颜色特征。采用提取感兴趣区域图像的特征的方法,不仅克服了形状、纹理和颜色特征没有位置信息的缺点,而且采用形状不变矩、离散小波变换和颜色直方图表示的图像特征对图像的旋转和尺度变化都具有良好的鲁棒性。最后,结合支持向量机与K近邻分类方法给出了一种多特征融合的方法。采用支持向量机按照单一特征进行预分类,得到的分类结果用于计算特征权重。在K近邻分类方法的距离函数中引进特征权重,从而得到融合多种特征的适合各类物体的分类器。在Caltech-101图像库上进行实验,实验结果表明了改进后的分类方法能有效地提高物体识别的正确率。

关键词：物体识别兴趣点形状不变矩简化LTP算子特征融合

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面向邮件附件的恶意代码检测系统

面向邮件附件的恶意代码检测系统

作者：任卓然哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,Internet的发展势不可挡,新的网络应用日新月异,层出不穷,对传统的互联网业务造成巨大冲击。很多曾经耳熟能详的服务已经悄然销声匿迹。但是电子邮件凭借其庞大的用户群体,便捷的操作形式,稳定的服务质量等优势,非但没有消亡反... 详细信息

近年来,Internet的发展势不可挡,新的网络应用日新月异,层出不穷,对传统的互联网业务造成巨大冲击。很多曾经耳熟能详的服务已经悄然销声匿迹。但是电子邮件凭借其庞大的用户群体,便捷的操作形式,稳定的服务质量等优势,非但没有消亡反而以崭新的姿态生机勃勃地出现在互联网的舞台上。电子邮件如此广泛的应用也为不法分子提供了平台,通过电子邮件传播恶意代码,损毁用户文件,窃取用户资料,进而间接造成用户隐私泄露,财产损失的案件近年来持续增加。分析发现,恶意代码主要通过邮件的附件传播,于是开发面向邮件附件的恶意代码检测系统显得愈发重要。本文首先通过对电子邮件通讯模型的分析,针对恶意代码以邮件附件为途径的传播手段,建立邮件还原系统的基础模型。之后通过对SMTP,POP3,IMAP三种应用层邮件协议工作流程,报文格式及命令细则的分析,建立以RFC822报文分析模块为基础的还原机模型。还原机提取邮件发件人、收件人、发送日期、邮件主题等必要信息,并登记日志。其后,分析了Libnids的工作原理,建立了从链路层到传输层的还原机模型。本文应用一种以软件结构指纹为特征的恶意代码静态检测技术。由于软件可以用网络结构表示,本文将软件的程序调用图映射为图像（Image）,利用基于内容的图像检索技术（CBIR）,提取图像的颜色矩与形状不变矩作为软件的结构指纹。本文在原算法基础上将RGB颜色空间改为HSV颜色空间,从一致性、完整性、紧凑性、自然性等方面改进了颜色矩的性能。并对形状不变矩的平移、伸缩、旋转不变性给出证明。之后通过实验证明结构指纹具有良好的唯一性、不变性及敏感性,并分析了影响结构指纹误判的两大因素。最后,本文给出了面向邮件附件的恶意代码检测系统的设计及实现细节以及测试结果。

关键词：邮件还原静态检测结构指纹颜色矩形状不变矩

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一种使用多特征融合的图像检索方法

一种使用多特征融合的图像检索方法

作者：肖虎程湘潭大学

学位级别：硕士

基于内容的图像检索(CBIR)技术是当前研究的热点问题。它主要是利用图像的视觉特征,如图像的颜色、纹理、形状等特征来进行检索。它突破了传统的基于文本检索技术的局限,直接对图像内容进行分析并抽取特征,然后利用这些内容特征建立索... 详细信息

基于内容的图像检索(CBIR)技术是当前研究的热点问题。它主要是利用图像的视觉特征,如图像的颜色、纹理、形状等特征来进行检索。它突破了传统的基于文本检索技术的局限,直接对图像内容进行分析并抽取特征,然后利用这些内容特征建立索引并进行检索。本文论述了目前国内外基于内容图像检索领域的现状和发展趋势,在研究图像单特征检索的基础上,提出了利用图像的多种特征进行综合检索的技术。本文详细研究了图像的多特征综合检索技术。首先对图像的颜色特征、纹理特征、形状特征的特点进行了分析和比较。构建了多特征表达的要素与组成结构。其次,解决了多特征图像检索中的三个主要问题:图像特征的选取;多特征之间如何融合;特征之间权值的调整及相关反馈。最后,本文选取了基于量化的主颜色特征、基于共生矩阵的纹理特征和基于不变矩的形状特征进行单特征检索,在这三个特征的基础上,通过构建各特征量的权值,来实现多特征的图像检索,并利用反馈机制调整各特征的权值,进行权值的合理分布,通过寻求最佳分布并达到最佳检索效果。通过设计10 类实验并与单特征检索方法进行了比较,实验表明,采用多特征检索能较大地提高图像检索的效率。

关键词：基于内容的图像检索图像多特征共生矩阵形状不变矩