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algorithm - 计算字母(符号)空间相似性度量

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 03:49:07 29 4
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是否有任何算法可以用来计算视觉符号(字母)之间的视觉相似度?我相信它会考虑到旋转对称性、拓扑特性和拓扑特征的空间范围。相似性度量会这样说:

A H 彼此相似。 D C O Q 彼此相似。 p b q d 彼此相似。 I J 彼此相似。另一方面,这些字母组彼此相似,相似度可以定量衡量。

是否有一种算法可以衡量符号的这种空间视觉相似性?

最佳答案

如果这些符号可以映射为光栅像素,答案是肯定的。空间数据(包括符号的空间结构)的协同定位、变化和分布在下面的一个非常有区别的索引中进行检查。

在比较两个栅格 map 时,空间效率指标 (SPAEF) 被证明是可靠的。 Python 和 Matlab 代码位于: http://space.geus.dk/tools_products/index.html

关于该指标的最新论文: https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/22/1299/2018/hess-22-1299-2018-assets.html

Observed vs Simulated raster maps

Stats - poor spatial fit

Observed vs Shuffled pixels Stats - poor spatial match

Observed vs Biased map

Stats - good spatial fit (SPAEF is bias insensitive)

关于algorithm - 计算字母(符号)空间相似性度量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33351662/

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