Shape context
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Construction d'un contexte de contour.
Shape context, que l'on peut traduire par contexte de contour, est un algorithme de détection de caractéristique et un descripteur, présenté par des chercheurs de l'université de Californie à Berkeley pour la première fois en 2000[1]. Il est utilisé dans le domaine de vision par ordinateur, pour des tâches de détection d'objet ou de reconnaissance de caractères.
Le principe de l'algorithme est d'extraire d'une image les point en décrivant les contours, et d'obtenir pour chacun de ces point le contexte de contour en déterminant la distribution relative des points les plus proches au moyen d'un histogramme de distribution de coordonnées log-polaires[2].
Voir aussi
Notes et références
- ↑ (en) Serge Belongie, et Jitendra Malik, « Matching with Shape Contexts », dans IEEE Workshop on Contentbased Access of Image and Video Libraries, 2000 [lire en ligne], p. 20 - 26 .
- ↑ (en) Matching with Shape Contexts, 2001. Mis en ligne le 23 octobre 2001.
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2010.
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