Modellbaserad igenkänning handlar om att jämföra en form A, som lagras som modell för ett visst objekt, med en form B, som finns i en bild. Om A och B är nära att vara samma form, då ett visionssystem bör rapportera en match och returnera ett mått på hur bra den matchen är. För att vara till nytta bör denna åtgärd uppfylla ett antal egenskaper, bland annat: 1) det bör vara ett mått, 2) det bör vara invariant under översättning, rotation, och förändring av skala, 3) det bör vara ganska lätt att beräkna, och 4) det bör matcha vår intuition (dvs svar bör vara liknande dem som en person kan ge). Vi utvecklar en metod för att jämföra polygoner som har dessa egenskaper. Metoden fungerar för både konvexa och icke konvexa polygoner och löper i tiden O(mn logmn) där m är antalet hörn i en polygon och n är antalet hörn i den andra. Vi presenterar också några exempel för att visa att metoden ger svar som är intuitivt rimliga.
Arkin m.fl. REF beskriver ett mått för att jämföra två hela polygoner som är invarianta under översättning, rotation och skalning.
An efficiently computable metric for comparing polygonal shapes
{'venue': "SODA '90", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}