基于SURF和形状上下文的人脸匹配算法

针对人脸匹配在光照、姿态、表情等背景因素影响下匹配正确率低的问题,本文提出一种基于SURF(Speeded up Robust Features)和形状上下文(Shape Context, SC)的人脸图像匹配算法。在对图像进行人脸区域检测和重构积分图预处理的基础上,本文利用两次SURF算法提取人脸特征点并匹配,第一次用SURF进行粗匹配得到初始匹配集,并据此计算待匹配人脸图像间的尺度差和角度差,以此作为约束条件第二次进行SURF精匹配,以获得更多的匹配点对,最后采用不依赖位置信息的形状上下文算法剔除误匹配点对。在IMM和Georgia人脸数据库上与目前流行的人脸匹配方法进行实验对比,实验结果显示本文算法有效增加了匹配点对数目,并提高了人脸图像匹配正确率,具有更好的稳定性和鲁棒性。     

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.     

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.     

基于形状上下文的人脸匹配算法

提出一种基于形状上下文的人脸形状匹配算法。在形状匹配中,将2个目标进行相似度比较,得到2幅图的对数极坐标直方图的Cost值,计算相似度是否达到预设的阈值来判定其人脸是否匹配。实验结果表明,该算法在二维目标的不变性中,具有准确的匹配效果。     

基于图匹配的旋转不变弹性点匹配算法

针对旋转不变的弹性点匹配问题,提出一种基于图匹配的算法。对两点集分别构造边集合,然后定向的形状上下文距离和边长度的差别被用于度量两点集的边之间的相似性。基于边的相似性,点对应关系通过求解一个图匹配问题而恢复。实验结果表明该算法可以获得很好的配准结果并且鲁棒、高效。     

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.     

基于加权相邻关系的形状轮廓点匹配

轮廓点匹配是形状匹配的一种典型方法。在各种形变情况下,形状轮廓点的相邻关系往往比其他全局关系更稳定。本文在保持局部邻居结构的点匹配算法基础上,引入了邻居的权的概念。首先基于点到邻居的距离为每个点的邻居关系赋权,然后结合形状上下文距离把点匹配问题转化为有向属性关系图匹配问题,用松弛迭代法求解。引入邻居关系系的权,使匹配不仅保持邻居集的一致性,同时还保持邻居之间的距离相对关系。实验证明,本文方法能够提高匹配效果,加快匹配算法收敛速度。     

结合颜色不变量的SIFT和形状上下文图像匹配算法

针对传统图像匹配算法sift和shape-context存在的不足,把这两种算法分别作了改进,并提出一种二者相结合的混合匹配算法。首先在传统sift算法的基础上融入图像的颜色信息,即加入颜色不变量,构建彩色描述子;在shape-context算法中改用基于重心点的形状上下文直方图,代替传统的基于各个轮廓点的形状上下文直方图,生成形状上下文描述子。然后把这两种描述子级联成新的联合描述子,依据设定的新的联合距离对特征点进行匹配,得到初始匹配对。最后利用偏最小二乘法消除误匹配,得到精确匹配点对。实验结果表明,提出的算法能够有效提高图像匹配准确率。     

基于形状上下文描述子的步态识别

首先提取出行人二值轮廓序列,用分通道的灰度差和变化局部区域阈值进一步去除阴影、增强轮廓.用形状上下文描述子求取轮廓边缘采样点集的直方图分布,以此作为人体轮廓特征.用改进的Hausdorff距离算法定量轮廓间的相似度,窗口滑动搜索策略计算关键姿态轮廓集合问的匹配距离,最终实现步态分类和识别.在小型CA-SIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行实验,方法的正确识别率分别可达到91.25%和86.97%,与现有方法相比识别率均有提高.实验结果还表明人体轮廓采样点数取200点时识别率最高.     

基于傅里叶变换的形状上下文描述方法

提出了一种新的基于傅里叶变换的形状上下文描述方法,与以前的形状上下文描述子相比,增加了天然的旋转不变性,同时描述子本身也更加简洁.该傅里叶形状描述子,将全局采样点的分布信息有机地结合到了每个采样点的特征描述中去,从而使代表不同形状的采样点集可以得到准确的鉴别匹配.进一步考虑点集之间仿射变换的代价,从而可以很好地运用到二维形状分类识别问题中去.该方法满足平移、缩放、旋转三个不变性,在形状有遮挡、缺损的情况下都可以取得较好的容错识别效果.     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度.     

一种具有仿射不变性的图像匹配算法

针对仿射扭曲图像对之间的匹配问题,传统算法对仿射变换的6个参数都进行归一化,在仿射畸变严重时匹配效果不佳,不具备完全的仿射不变性。为此,提出一种基于参数仿真的图像匹配算法。根据经纬度对摄像机坐标的角度参数进行仿真,利用Harris-Laplace算法提取特征点,使用尺度不变特征变换对其进行描述,由此仿真尺度参数,并归一化平移和旋转参数。实验结果表明,与MSER、Harris-Affine、Hessian-Affine算法相比,该算法的鲁棒性较强,能使所有参数都具有不变性,具有完全的仿射不变性。     

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.     

基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准

针对单模态图像包含的信息存在局限性的问题,提出了一种基于形状上下文和HOG（histogram of oriented gradient）特征的红外和可见光图像配准方法.在混合高斯模型前景检测的基础上,通过提出的形状上下文和HOG特征结合的方法实现轮廓特征匹配,再利用TPS（thin plate spline）转换模型将匹配延伸到整个形状,并使用正则化和缩放特性迭代重组对应关系及估计转换降低估计误差.最后,采用RANSAC（random sample consensus）算法去除错误匹配点.与已有的形状上下文方法相比,此方法结合了边缘和轮廓特征信息,降低了误差,鲁棒性更好.     

基于特征匹配的集装箱识别与定位技术研究

集装箱识别与定位是实现港口自动化的关键技术之一。模板匹配是一种较常用的 图像识别方法,但传统的模板匹配算法仅基于像素的灰度信息进行对比匹配,当外部环境稍有 变化时,算法的鲁棒性会大幅下降,且存在匹配效率不高,适应性不强等问题。提出基于目标 颜色模板预定位与变步长图像块匹配分割相结合的算法,将具有形状不变性的特征向量作为集 装箱实时识别与定位的重要依据,实验结果显示该识别方法能有效提高图像分割效率,同时对 目标平移、旋转、尺度变化具有适应性。     

球面调和描述子在图像形状匹配中的应用

球面调和分析是球面信号分析的重要工具, 本文采用球面调和描述子对图像进行形状匹配. 首先把平面图像映射到球面上, 然后计算球面图像的球面调和描述子, 最后通过球面调和描述子得到平面图像的相似性. 实验结果表明, 球面调和描述子可以较好地匹配图像的形状相似性, 并且具有旋转和比例不变性.     

基于分块和仿射不变性的SIFT图像匹配算法

针对传统SIFT算法在匹配时出现实时性差、匹配量低以及RANSANC算法在剔除SIFT误匹配对时误匹配率高的问题,提出一种基于距离相对性的分块匹配算法和基于仿射不变性的误匹配对剔除算法。首先利用传统SIFT算法提取图像中的特征点;然后采用基于距离相对性的分块匹配算法进行特征匹配得到初始匹配对;由于初始匹配对中存在误匹配,接下来运用基于仿射不变性的误匹配对剔除算法来剔除误匹配对;最后,在不同图像变换下进行仿真实验。实验结果表明,算法在保持SIFT算法鲁棒性的基础上,能够得到更多匹配对,正确匹配率提高了10%左右,并且实时性也得到很大改善。