
【计】 contour analysis
在汉英词典视角下,“轮廓分析”的释义与应用可综合表述如下:
一、术语定义与核心含义 轮廓分析(Contour Analysis)指对事物外部边界、形状特征或变化趋势的系统性研究与描述。在汉语中,“轮廓”强调物体或概念的外部形态边界与概括性特征;英语对应词“contour”则侧重曲线变化轨迹(如地形等高线、声调起伏)或整体结构的勾勒。该分析常用于提取对象的关键框架信息,过滤细节以把握核心模式。
二、汉英释义对比与延伸
强调“外形概括”与“框架识别”,如《现代汉语词典》中“轮廓”释义为“构成图形或物体外缘的线条”,引申为“事物的概况”。分析过程注重整体形态的抽象化提炼。
“Contour”在《牛津英语词典》中定义为“an outline, especially one representing or bounding the shape of something”,其分析更注重连续性变化(如语音的语调轮廓、数据的趋势轮廓),具有动态统计特性。
三、典型应用场景
四、学术权威性参考
Yip, M. (2002). Tone 中指出,声调语言的轮廓分析需区分“调层”(level)与“调形”(contour),汉语上声(第三声)的曲折调是典型轮廓声调案例 。
Shapiro, L. & Stockman, G. (2001). Computer Vision 定义轮廓分析为“从二值图像中提取连通边界并计算其几何属性(如周长、凸包)的过程”,是目标分类的关键步骤 。
Ramsay, J. O. & Silverman, B. W. (2005). Functional Data Analysis 提出“函数型轮廓分析”,通过基函数拟合数据曲线,量化轮廓变化率与拐点 。
注:文献引用基于学术著作章节,因版权限制未提供直接链接,可通过ISBN或文献数据库检索原文。
轮廓分析是一个多领域交叉的概念,其具体含义因应用场景不同而有所差异。以下是不同学科中的详细解释:
定义与作用
轮廓分析指通过提取物体边缘轮廓,计算几何特征(如面积、周长、外接矩形比例等),用于目标识别、形状检测等任务。例如,在OpenCV中可通过Canny边缘检测获取轮廓,再分析其外接矩形参数以过滤无效区域。
关键步骤
定义与原理
轮廓分析(Profile Analysis)用于比较不同组别在多个条件下的均值变化趋势是否相似。例如,医学研究中分析不同患者群体在治疗阶段的生理指标变化。
分析步骤
在疾病诊断中,轮廓分析通过统计方法识别患者数据中的关键特征(如生化指标),辅助建立疾病模型。例如,通过聚类分析发现特定疾病的生物标志物分布模式。
轮廓分析的核心是通过提取关键特征描述对象形态或数据趋势,其方法因学科差异而不同。若需进一步了解具体领域的技术细节,可参考计算机视觉库(如OpenCV)或统计学多元分析相关文献。
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