Resumen

Se presenta un enfoque basado en fractales para extraer características afines invariantes. Se emplea una transformación de proyección central para reducir la dimensionalidad del patrón de entrada original, y se deriva el contorno general (GC) del patrón. Las características afines invariantes no pueden extraerse directamente del GC debido al sesgo. Para abordar este problema, se construye un grupo de curvas (llamadas curvas de desplazamiento) a partir del GC obtenido. Las dimensiones fractales de estas curvas pueden calcularse fácilmente y constituyen un nuevo vector de características para el patrón original. El vector de características derivado se utiliza en cuestión para el reconocimiento de patrones. Se han realizado varios experimentos para evaluar el rendimiento del método propuesto. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede utilizarse para la clasificación de objetos.

• Materias:Problemas de flujo Leyes de conservación Número de iteraciones Orden fraccional Función de autocorrelación
• Subjects:Flow problems Conservation laws Number of iterations Fractional order Autocorrelation function
• Palabras claves:Fractal; Características invariantes afines; Transformación de proyección central; Contorno general; Curvas de desplazamiento; Reconocimiento de patrones
• Keywords:Fractal; Affine invariant features; Central projection transformation; General contour; Shift curves; Pattern recognition