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建筑物多边形高精度识别的傅里叶形状描述子神经网络方法
摘要：
建筑物的多边形高精度识别是计算机视觉领域的一个重要问题。传统的图像处理方法在处理复杂的建筑物多边形时往往存在一定的局限性。因此，本论文提出了一种基于傅里叶形状描述子的神经网络方法，用于建筑物多边形的高精度识别。该方法通过将建筑物多边形的边界曲线转化为频域上的傅里叶系数，然后利用卷积神经网络进行特征学习和分类。
引言：
随着城市建设的快速发展，建筑物的多边形识别变得越来越重要。然而，传统的图像处理方法往往无法处理复杂的建筑物多边形，因为建筑物的形状和结构复杂多变。因此，我们需要一种高效准确的方法来实现建筑物多边形的高精度识别。
方法：
本论文提出了一种基于傅里叶形状描述子的神经网络方法。完整的方法包括以下几个步骤：
1.数据预处理：首先，我们从图像中提取建筑物的多边形边界。然后，我们对边界曲线进行预处理，包括平滑、标准化和离散化。
2.傅里叶变换：将处理后的边界曲线转化为频域上的傅里叶系数。通过计算正弦函数和余弦函数的系数，我们可以获得建筑物多边形的形状特征。
3.神经网络模型：我们设计了一个卷积神经网络模型来进行特征学习和分类。模型的输入是傅里叶系数，输出是建筑物多边形的类别。我们通过训练模型来优化神经网络的参数，以获取更好的分类性能。
实验：
我们在一个包含大量建筑物多边形的数据集上进行了实验。实验结果表明，我们提出的方法在建筑物多边形的高精度识别方面取得了非常好的性能。与传统的图像处理方法相比，我们的方法具有更高的准确性和鲁棒性。
结论：
本论文提出了一种基于傅里叶形状描述子的神经网络方法，用于建筑物多边形的高精度识别。该方法通过将建筑物多边形的边界曲线转化为频域上的傅里叶系数，然后利用卷积神经网络进行特征学习和分类。实验结果表明，我们的方法在建筑物多边形的识别方面取得了非常好的性能。未来的研究工作可以进一步优化我们的神经网络模型，提高建筑物多边形的分类准确性。