我最近准备使用shape context和SVM进行字符识别。 shape context中的直方图被视为字符的特征向量。
然而，在边缘检测之后，如何对两个字符边缘的边缘点进行采样，这些边缘点可能完全具有不同的点？随机抽样似乎不太好。
答案 0 :(得分：0)
形状上下文对其分析的每个形状使用固定数量的点，因此您必须过滤边缘检测结果并删除不必要的点。
如果边缘检测不能为您提供足够的分数，则应考虑减少用于形状上下文的点数。但是如果需要的话，还应该有一个回退插入点。线性插值对于回退是足够好的。
使用的点应该或多或少均匀地沿着形状的边缘分布。如果这些点进入大型聚类shape context根本不起作用（也存在尺度不变性所需的径向距离归一化问题）