基于L_1范数的形状快速匹配算法

针对内距离形状上下文(inner-distance shape context,IDSC)和轮廓点分布直方图(contours points distribution histogram,CPDH)在形状相似性度量中直方图匹配耗时长、工程应用性不佳的问题,提出了一种用EMD-L_1测量轮廓特征直方图距离的方法。EMD-L_1在原始EMD(earth mover’s distance)的基础上融合了L_1范数,通过替换地面距离计算方法,减少了目标函数的变量,加快了直方图匹配的速度,能够快速实现形状匹配并保持较好的检索性能。对形状数据集进行仿真实验的结果证明,该方法能够有效地进行数据集的形状识别和检索,并且在MNIST数据集下的匹配速度优于其他算法。