利用CPDH和动态规划算法的形状检索

用形状轮廓上点的坐标位置相对于形状重心位置的分布关系描述形状,提出一种极坐标下形状轮廓点分布直方图描述符(contour points distribution histogram),该描述符不仅符合人眼的视觉直观感受、计算简单,而且其本质上具有缩放和平移不变性。用动态规划算法(dynamic programming algorithm)来度量轮廓点分布直方图之间的距离,部分解决了轮廓点分布直方图对于旋转不变性的要求。在多个形状图像数据库中的实验结果表明,该方法在单目标封闭轮廓的形状图像检索中取得了良好效果。     

利用角点坐标计算图象的矩不变量

本文提出了一种直接利用角点坐标计算形状的方法，并导出了低阶矩的闭合形式，最后给出了计算M．K．Hu提出的七个矩不变量的算法。该算法计算的是经典不变矩的精确值，但大大地筒化了计算。     

基于点描述图像的三维形状检索算法

基于内容的三维形状检索缺少对三维形状的局部描述。针对该问题,提出一种基于点描述图像的算法。在三维形状上,根据对应规则选取一些点,利用这些点计算局部形状分布的点描述图像(PODI),得到PODI的点描述图像集合(PODISet),将PODISet作为三维形状的描述符进行检索。实验结果表明,相比其他2种算法,PODISet的局部形状分布性能较优。     

基于格林函数表示的近似等距网格之间稀疏对应

基于全局点签名(GPS)和格林函数表示,提出了一种由粗到细的近似等距网格曲面模型间的稀疏点对应算法.针对构建点GPS表示的对应基向量间的符号不定问题,利用Morse理论和修改的层次聚类算法,提取源网格和近似等距目标网格上的关键点作为锚点,并结合符号的组合搜索策略,提出了一种基于GPS的锚点对应鲁棒算法;针对由于网格分辨率不同导致的高维GPS坐标不一致问题,结合前面确定的锚点对,定义了一种点的格林函数表示,并在此基础上提出一种增量式稀疏点对应算法.实验结果表明,与已有网格点对应算法相比,文中算法具有更高的计算效率和准确度,可应用于刚体和非刚体对齐以及三维变形、形状匹配等.     

软体机器人手眼视觉/形状混合控制

当末端带有相机的连续型软体机器人进行作业时,由于避障、安全性等多方面因素,既需要末端相机－机器人系统的视觉伺服,也需要机器人的整体形状控制．针对这个问题,本文提出了一种软体机器人手眼视觉/形状混合控制方法．该方法无需知道空间特征点的3维坐标,只需给定特征点在末端相机像平面的期望像素坐标和软体机器人的期望形状就可达到控制目的．建立了软体机器人的运动学模型,利用该模型,结合深度无关交互矩阵自适应手眼视觉控制和软体机器人形状控制,提出了一种混合控制律,并用李亚普诺夫稳定性理论对该控制律进行证明．仿真和实验的结果均表明,末端相机特征点像素坐标和形状可以收敛到期望值．     

一种用区域直方图表示与描述形状的方法

众所周知，形状的表示与描述是模式识别的中心内容．然而，大多数简单类型的二维形状描述算法，无论是基于边界特性还是基于区域特性的，都有一定的应用范围或者在性能上存在某些不足．针对这样的情况，基于区域边界上当前像素与前后两个相邻像素的坐标关系，提出了一种称之为区域直方图的用于区域形状表示与描述的通用方法．该区域直方图是按照一定的分类与计算规则将区域沿边界序列化而得到的水平间距形式，它在像素意义上表示了区域的边界长度与面积．利用Rosen与Gleason推荐的标准二维形状进行了形状描述能力的定量测试以及同类型算法的对比试验，结果表明，该方法在区域形状描述方面显得很有效，能满足复杂区域形状的表示与描述要求，并且表现出较好的鲁棒性．它为区域形状的表示与描述提供了一种新的有效手段，从而在模式识别等机器视觉方面表现出一定的应用价值。     

基于小波变换的局部形状匹配

为解决仿射变换下的局部形状匹配问题,提出了一种新的基于小波描述子的局部形状匹配方法。算法首先基于分割点将轮廓曲线分段,为了更精确地描述每段子曲线,定义一种新的特征点--等面积分割点,并在子曲线上提取,基于该特征点构造一种新的具有局部特征的小波描述子。新定义的等面积分割点有比一般的特征点（角点、拐点、切点）更精确描述曲线的特性,能解决轮廓曲线平滑特征点少而不能被精确描述的问题;定义的等面积分割点和提取的小波描述子都具有仿射不变性,且均为局部描述符,因而该方法适合于仿射变换且在轮廓局部遮挡和缺失的情况下仍然有效。理论分析和实验结果都证明了该算法的有效性。     

基于点云几何与形状特征的曲面重构算法

提出一种新的利用点云进行曲面重构的算法,该算法基于点云的几何与形状特征,根据点云的几何分布进行分类和按照点的局部形状特征进行分类,对每类点进行局部网格重构,并进行后续处理以修补拓扑和几何错误。实验结果表明,该算法强健有效,能生成高质量的网格,并能较好地保持模型的几何与形状特征。     

基于主动形状模型算法的局部灰度模型的加权改进方法

主动形状模型(ASM)算法在对目标点搜索的过程中,只采用了标定点周围的局部灰度信息,这样往往会使灰度相似但其实微观纹理细节差别很大的两个点混为一谈,最终使算法的定位不够精确。为此,提出一种基于主动形状模型算法的局部灰度模型的加权改进方法,该算法采用一系列服从离散高斯分布的加权系数依次表示标定点法线方向上两侧的候选点是真实特征点的可能性,从而建立局部加权灰度模型。通过实验结果表明,改进算法比传统算法精度提高了6%。     

复杂背景下的三级级联快速正面人脸检测算法

针对复杂背景下的正面人脸检测问题,提出一种三级级联快速正面人脸检测算法：第一级使用 HSV 肤色模型,通过分析最大肤色连通区,快速排除非人脸区域;第二级采用 Haar-like 特征结合 AdaBoost 算法定位人脸区域;最后提出基于局部特征点加权的改进主动形状模型(W-ASM)算法匹配人脸的特征点坐标,通过68个特征点位置判断当前人脸图像是否是正面人脸。实验结果表明,本算法能准确识别出垂直于图像旋转不超过±5°的正面人脸,每幅图像(640×480)平均用时仅52ms,满足实时性要求。     

基于边角插值法的图形渐变避免自交算法研究

提出了一种新的算法,该算法根据图形渐变序列中出现的局部自交点,先判断出这些点的位置并计算出自交区域所占整个图形面积的比例,根据设定的阈值,采用合理的微调整算法,在尽可能保持源图形形态的基础上,将自交点剔除,达到渐变序列中图形全部为简单多边形的目的。结果表明提出的算法能够很好地将图形渐变中的自交点剔除,实现比单独采用边角插值法更理想的图形渐变效果。     

用遗传算法确定三次β样条曲线的形状参数

研究了三次β样条曲线插值中形状参数的选取问题。给出了三次β样条曲线的能量模型,提出了一种用遗传算法确定插值三次β样条曲线形状参数的方法。对于给定的插值点,以曲线的形状参数作为决策变量,以插值曲线的能量最小作为目标,利用遗传算法确定最优形状参数。实验结果表明利用该算法得到的插值曲线具有较好的光顺性。     

基于分层策略的三维非刚性模型配准算法

在三维非刚性模型分析中,通常需要对不同姿态下的模型进行配准。针对传统配准算法存在复杂度高、计算量大、精确度低等问题,提出一种新的基于分层策略的三维非刚性模型配准算法。首先,定义热核签名函数为模型的标量域,使用同源聚类算法提取模型的特征点和特征区域,进而提出三维几何模型的树形表示方法:它的根节点为三维几何模型,内部节点为模型的特征区域,叶节点为包含在相应区域的特征点。然后,根据三维几何模型的树形表示提出模型的分层配准算法。在SHREC 2010模型配准数据集上对比分析了分层配准算法、推广的多维尺度变换算法（GMDS）和博弈论方法在等距变换、孔洞、小孔洞、尺度变换、局部尺度变换、重采样、噪声、散粒噪声以及拓扑变换等情况下的性能。实验结果表明,在以上三维几何模型数据受干扰的情况下,分层配准算法的准确性明显优于GMDS方法和博弈论方法,同时具有较低的计算复杂度。     

一种基于MPEG-7形状特征描述符算法

介绍MPEG-7标准中定义的形状描述符,提出一种基于区域的形状描述算法——ARS算法,并通过实验证明该算法能保证提取的基于区域的形状描述符旋转不变。     

Bayesian shape model for facial feature extraction and recognition

A facial feature extraction algorithm using the Bayesian shape model (BSM) is proposed in this paper. A full-face model consisting of the contour points and the control points is designed to describe the face patch, using which the warping/normalization of the extracted face patch can be performed efficiently. First, the BSM is utilized to match and extract the contour points of a face. In BSM, the prototype of the face contour can be adjusted adaptively according to its prior distribution. Moreover, an affine invariant internal energy term is introduced to describe the local shape deformations between the prototype contour in the shape domain and the deformable contour in the image domain. Thus, both global and local shape deformations can be tolerated. Then, the control points are estimated from the matching result of the contour points based on the statistics of the full-face model. Finally, the face patch is extracted and normalized using the piece-wise affine triangle warping algorithm. Experimental results based on real facial feature extraction demonstrate that the proposed BSM facial feature extraction algorithm is more accurate and effective as compared to that of the active shape model (ASM).     

一种基于多尺度轮廓点空间关系特征的形状匹配方法

针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.     

基于小波技术的曲面边界光顺及简化算法

与传统造型方法相比,T 样条曲面具有曲面拼接、局部加细、数据简化等特点。基于 T 样条曲 面的非矩形拓扑结构及 B 样条小波的滤波优势,提出了一种曲面边界光顺及简化算法。与传统方法相比,该算 法基于非均匀 B 样条小波分解,对选定的曲面边界进行光顺,并利用 T 样条技术减少冗余控制点。最后,给 出具体实例以验证算法的有效性和实用性。     

形状填充率的物体识别算法

针对经典形状上下文算法对物体关节相对位置变化敏感的缺点,提出一种基于剪影局部形状填充率的物体识别算法.该算法以物体不同的轮廓控制点为圆心,计算不同半径下物体剪影像素所占总像素的比例,即为控制点的局部形状填充率;将不同控制点、不同半径长度所计算的形状填充率数值构成一个特征矩阵,该矩阵反映了物体整个剪影的统计特性.通过不同数据库的实验结果表明,文中算法对物体的细节有很强的描述能力,对物体关节的相对位置不敏感,并且受剪影轮廓控制点数量影响小.