形状匹配方法研究与展望

形状匹配及分类是计算机视觉中的重要问题. 近年来,以形状上下文为代表的基于轮廓的形状匹配方法和以奇点图为代表的基于骨架的形状匹配方法获得了长足的发展. 本文介绍了形状匹配问题的基本概念, 分析了形状匹配问题的难点, 按照基于轮廓和基于骨架的分类方法对近年来最新出现的形状表示与形状匹配的方法进行了详尽的介绍, 并介绍了基于度量学习的形状检索方法, 本文还详细介绍了近年来形状匹配研究领域常用的一些测试数据库, 之后对局部形状匹配和形状分类等有潜力的研究方向进行了展望. 最后对形状匹配的整体框架及其应用前景进行了总结.     

非刚性三维形状匹配中基于谱分析的形状描述符综述

基于谱分析的形状描述符在非刚性三维形状匹配中取得了较好的匹配效果，引起了研究者的广泛关注.谱分析是基于流形上拉普拉斯贝尔特拉米算子谱分解的一种内蕴形状分析方法.谱形状描述符和谱距离分布函数是最主要的两类谱分析形状描述符，它们具有不同的数学性质和物理意义.基于两类不同的形状描述符，给出了详细的方法分析及其在形状匹配中的应用.首先，给出了应用基于谱分析的形状描述符的非刚性三维形状匹配框架，介绍了几种常用的谱形状描述符及谱距离分布函数的基本思想和计算方法；然后，分析比较了这些形状描述符的优缺点及应用场景，为研究者选择基于谱分析的形状描述符提供参考；最后，通过实验对比了不同基于谱分析的形状描述符的算法鲁棒性、时间耗费及非刚性匹配性能，以此推动谱分析形状描述符的应用进程.     

用于形状识别的目标轮廓无序点集描述与匹配

将目标形状的轮廓看成一个无序的点集,从中抽取形状特征,用于快速而有效的目标识别是形状分析任务中的挑战性问题.针对该问题,提出了一种基于复杂网络模型的形状描述和识别方法.该方法提出用一种自组织的网络动态演化模型构成一个分层的描述框架,在网络动态演化的每一个时刻,对网络分别进行局部测量和全局测量,抽取网络的无权特征和加权特征.在形状匹配阶段,用获得的局部描述子和全局描述子分别进行局部匹配（基于Hausdorff距离）和全局匹配（基于L₁距离）,组合两种匹配的距离值构成对形状的差异度度量.用标准的测试集对所提出的方法进行性能测试,实验结果表明,所提出的算法能够快速而又鲁棒地完成较高精度的形状识别任务.     

基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法

为了快速有效利用推土机距离(EMD)模型计算直方图间的交叉相似度,提出一种基于直方图的EMD(H-EMD)模型.将原始模型对应的线性规划问题中变量数目进行约减,降低了直方图相似度计算的复杂度.利用H-EMD模型计算形状上下文特征间的相似度,进而对基于形状上下文形状匹配方法进行改进.通过对不同的数据仿真结果进行比较,H-EMD模型在匹配时间上更具优势,同时,改进的形状匹配方法能有效实现形状识别和检索.     

一种基于改进地貌形状上下文的形状匹配方法

在基于地貌形状上下文的形状匹配方法中,计算地貌空间测地距离消耗时间较高,对应形状特征提取过程的效率较低.针对这一问题,本文提出了一种基于地貌模糊形状上下文的快速形状匹配方法.在形状特征提取过程中,通过引入最短路径算法对轮廓采样点间的测地距离进行快速计算.在此基础上结合对数极坐标模糊直方图构造地貌模糊形状上下文,其能够更好地描述轮廓点分布情况进而有效提升形状描述符的表达能力.考虑到轮廓点集顺序已知,进一步引入动态规划分析不同地貌空间下形状片段间的对应关系,以获取准确的形状匹配结果.通过对不同的数据集进行实验仿真分析,验证了本文方法能够有效地提升运算效率并取得较好形状检索精度.     

基于轮廓分割的形状匹配新方法

提出了基于轮廓分割的形状描述方法,用来进行形状匹配.首先,使用离散曲线演化将形状轮廓简化成具有N个顶点的多边形,并通过去除其中的凹点得到多边形凸点的集合;然后,对由凸点形成的轮廓片段提取角度和曲率特征,得到形状描述子;最后通过匈牙利算法进行轮廓片段之间的距离矩阵的最小代价和计算,从而得到两个形状之间的相似度.基于MPEG-7图像库上的实验证明了本文方法能很好地反映形状的特征,具有较好的匹配效果.     

基于塔式结构的形状编码方法研究及改进

主要介绍了小波形状编码理论.首先简要介绍了几种基本的形状编码算法,如基于上下文算数编码、四叉树形状编码方法以及基于塔式结构的形状编码.然后深入研究了基于塔式结构的PSC形状编码,并提出了一种IPSC的改进方法.     

基于模糊形状上下文特征的形状识别算法

利用形状上下文特征进行形状匹配的过程中,各采样点被直接二值划分至不同的直方图栅格,致使特征表达不精确,进而导致匹配结果存在偏差.本文在对数极坐标系中引入模糊隶属度函数,利用采样点分布的模糊划分结果建立直方图,生成模糊形状上下文特征,从而更精确地描述形状信息.在极坐标系下对采样点集合进行分割,提出分割匹配的方法,减少不必要的特征匹配次数.在此基础上,利用循环移位匹配方法解决形状在不同角度姿态下利用形状上下文特征匹配的问题.通过对不同数据进行仿真分析,证明本文所提出的方法能有效实现形状识别和检索.     

基于改进典型形状上下文特征的形状识别方法

针对形状上下文特征难以解决大规模样本的形状识别问题,提出一种利用角点典型形状上下文特征进行快速形状识别的方法.该方法仅以少数角点作为代表点生成直方图,对目标形状关键特征进行描述,通过减少匹配的特征数目降低了采样点匹配时间;在此基础上提出了局部约束匹配的方法,能够快速实现形状匹配并解决特征旋转不变性的问题,最终通过结合快速剪枝和精确匹配完成形状的识别.对形状数据进行仿真实验的结果证明,文中方法能够快速、有效地实现大规模数据的形状识别和检索.     

基于参数化求和不变量与特征重整的形状匹配

从特征提取和特征匹配两方面考虑,提出了一种鲁棒的形状匹配方法。首先,基于求和不变量,设计了基于面积的形状参数化和归一化方法,提出了参数化求和不变量,该不变量基于形状局部描述且采用积分算子计算,具有较好的鲁棒性和仿射不变性。然后,为进一步提高形状匹配的鲁棒性,在特征匹配上,分析了参数化求和不变量的先验信息,设计了基于特征重整的匹配距离函数,并通过动态规划进行实现。仿真实验表明了所提方法的有效性。     

3维模型形状相似性比较算法综述

随着3维模型使用得日益广泛,对3维模型检索系统的研究,近年来日益受到了国内外广大研究人员的关注。3维模型形状相似性比较算法是3维模型检索系统的主要研究问题之一,很多学者对其进行了深入的研究并提出了很多算法。为了使人们对该领域现状有个概略了解,首先介绍了3维模型检索系统,同时回顾了近几年来3维模型检索技术的发展概况,并且从3维模型检索系统实用性的角度分析了3维模型形状相似性比较算法所应该具备的特点;然后对3维模型形状相似性比较算法进行了分类综述,同时分析了它们的特点,并对其中的一些算法进行了检索对比实验;最后归纳了3维模型形状相似性比较算法研究所面临的困难和挑战,指出了进一步研究此问题的发展空间,并对此问题进行了展望。     

Shape Matching via Quotient Spaces

We introduce a novel method for non‐rigid shape matching, designed to address the symmetric ambiguity problem present when matching shapes with intrinsic symmetries. Unlike the majority of existing methods which try to overcome this ambiguity by sampling a set of landmark correspondences, we address this problem directly by performing shape matching in an appropriate quotient space, where the symmetry has been identified and factored out. This allows us to both simplify the shape matching problem by matching between subspaces, and to return multiple solutions with equally good dense correspondences. Remarkably, both symmetry detection and shape matching are done without establishing any landmark correspondences between either points or parts of the shapes. This allows us to avoid an expensive combinatorial search present in most intrinsic symmetry detection and shape matching methods. We compare our technique with state‐of‐the‐art methods and show that superior performance can be achieved both when the symmetry on each shape is known and when it needs to be estimated.     

基于未标定图像的三维重建算法

提出一种基于多幅未标定图像的三维重建算法。在标记点匹配的基础上进行射影重建,通过施加度量约束将射影重建升级为欧氏重建,即利用未标定的透视图像恢复相机的内、外部参数以及标记点的三维空间坐标,实现场景的三维重建。标记点易于进行点对精确匹配,较手动拾取匹配提高了效率。实验结果表明,利用该算法能够大幅减小再投影误差。     

Graph matching for object recognition and recovery

A robust skeleton-based graph matching method for object recognition and recovery applications is presented. The object model uses both a skeleton model and contour segment models, for object recognition and recovery. The presented skeleton-based shape matching method uses a combination of both structural and statistical methods that are applied in a sequential manner, which largely reduce the matching space when compared with previous works. This also provides a good alternate means to alleviate difficulties encountered in segmentation problems. Experiments of object recovery using real biomedical image samples have shown satisfactory results.     

三维形状部分相似性匹配的逐点配对方法

为了计算2个三维模型可能存在的部分对应表面的形状相似问题,提出一种基于2个三维模型表面之间所有的点与点配对的三维形状匹配方法.在2个不同的部分中独立确定匹配的旋转参数与平移和尺度缩放参数,从而避免了形状匹配中计算量巨大的问题.其中,形状匹配的旋转参数通过匹配2个三维表面法线获得;平移和尺度缩放参数由2个三维表面对应点处切平面的结构关系确定.实验结果表明了该方法的可行性.     

基于形状匹配的卡通运动捕捉

提出一种对传统的卡通动画进行运动捕捉的方法．不同于以前基于骨架模型或者关键形状表示的方法,用整体仿射运动和局部非仿射变形的组合来表示卡通人物的运动,用卡通人物的轮廓表示它的形状;然后直接对相邻的关键帧进行形状匹配,将恢复的运动参数映射到一个目标人物上,使其具有与原来人物相同的运动方式．文中不使用先验模型,通过形状匹配来获取和映射卡通人物的运动,并通过实验验证了该方法的可行性．