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摘要
针对传统目标识别算法识别准确率低、复杂度高等问题，提出基于质心高度增量特征的目标识别算法。在提取轮廓特征阶段，以轮廓质心为参考点，对于任意采样点，根据其它采样点相对于该点的高度关系构建质心高度增量描述符。描述符不仅计算简单，对旋转、平移和缩放等几何变换具有不变性，而且引入轮廓顺序这一全局特征，提升了描述符的鲁棒性和区分能力。在特征匹配阶段，利用轮廓顺序已知这一优势，采用动态规划算法计算质心高度增量描述符的相似度，最后引入形状复杂度分析，优化识别效果。MPEG-7测试集和Kimia99测试集的实验结果表明，上述算法能够有效的对目标图像进行匹配识别，而且对于噪声的干扰具良好的鲁棒性。
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