Detta papper representerar en mallmatchning med hjälp av statistisk modell och parametermall för multi-template. Denna algoritm består av två faser: träning och matchande faser. I utbildningsfasen kan den statistiska modell som skapats genom huvudkomponentanalysmetoden (PCA) användas för att syntetisera multi-template. Fördelen med PCA är att minska varianserna av multi-template. I matchningsfasen används den normaliserade korskorrelationen (NCC) för att hitta kandidaterna i inspektionsbilder. Förhållandet mellan bildblock och multi-template är byggt för att använda parametrisk mallmetod. Resultat visar att den föreslagna metoden är effektivare än den konventionella mallmatchningen och parametermallen. Dessutom är den föreslagna metoden mer robust än konventionell mallmetod.
Chin-Sheng Chen,et.al REF har analyserat mallen matchningstekniker med hjälp av statistiska modeller och parametermall för multi-template.
Template Matching using Statistical Model and Parametric Template for Multi-Template
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Signal and Information Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}