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论文类型：期刊论文

发表时间：2017-09-18

发表刊物：计算机学报

收录刊物：PKU

页面范围：1-14

关键字：形状识别;射影变换;轮廓段;特征编码

摘要：形状识别是计算机识别领域中的基本问题,可以广泛的应用于对象识别、图像检索、图像配准、目标追踪等各个领域。现在的形状识别方法主要利用形状轮廓上采样点的相关性形成特征描述子,在实际应用中由于缩放、旋转、仿射、射影等变换、无法获取采样点之间的对应关系,形状匹配时间长,识别率低。为了克服基本的特征描述子的局限性,本文提出了一种基于曲率分级的形状编码方法。首先,将射影不变量引入到形状的基本表示中,以保证形状描述在各种变换下的稳定性;其次,以形状轮廓段为基本编码单位,对基本的描述子进行聚类编码;最后,为了使编码结果更好的代表形状轮廓信息,我们采用一种对轮廓段曲率分级的方式,将不同曲率级别的编码用max_pooling的方式提取特征作为形状的最终编码。在通用数据库上的实验表明,本方法可以有效的识别在射影变换下的形状,识别率高达98%,较基本的特征描述子提高了近10%,与其他基于编码的方法相比也有一定的优势。