基于可视知识的几何形状特征的表示和识别

本文提出了一种基于可视知识网络的几何形状特征的表示方法和识别技术。这种方法和技术通过把图形和特征描述语句集成为一种高层次的基于网络的表示来完整地描述知识结构。在这种结构上提出了一个自动提取形状特征的方法，这有利于相交特征的识别和提取特征间的联系。两个实例证实了作者提出的方法和技术的正确性。     

相对矩及在几何形状识别中的应用

在计算机视觉中,几何形状的识别具有十分重要的意义,而一般几何形状可以分为区域和结构两类。Hu提出的不变矩是用于区域形状识别的几何特征,但对于结构则因不满足缩放不变的条件而不适用。为此对Hu提出的区域不变矩和Chen提出的区域不变矩快速算法进行了扩展,并定义了对于结构和区域均满足平移、缩放、旋转不变的相对矩,从而统一了区域和结构的矩特征计算公式,而且与Hu的不变矩相比,更具有一般性,利用相对矩进行的识别实验表明,相对矩是对区域、封闭和不封闭结构的形状进行识别的有效特征,尤其在识别封闭和不封闭结构时,比傅立叶描述子等传统方法简便。     

傅立叶描述子识别物体的形状

傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一,利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法计算傅立叶描述子,并通过形状的主方向消除边界起始点相位影响的方法,定义了新的具有旋转,平移和尺度不变性的归一化傅立叶描述子,与使用离散傅立叶变换和模归一化的传统傅立叶描述了相比,新的归一化傅立叶描述于同时保留了模与相位特性,因此能够更好地识别物体的形状,实验表明这种新的归一化傅立叶描述子比传统的傅立叶描述子能够更加高效,准确地识别物体的形状。     

基于几何形状特征的剩余油形态识别

在油田开发后期,剩余油形态分呈复杂趋势。对于岩石孔隙结构中的剩余油形态分布情况的研究,是石油勘探开发领域中的一个重要课题。在实验室中,微观驱替实验是石油地质实验中研究剩余油的重要模拟方法。要想了解剩余油形态的分布规律,统计和识别剩余油形态的类型是先决条件。人工识别统计剩余油形态类型是一项繁重耗时的工作,为了提高研究人员的工作效率,在深入研究剩余油形态几何形状特征的基础上,利用图像处理技术和分类识别算法对剩余油形态类型进行自动识别,具有重要的意义。     

三维局部相似目标匹配的微分几何方法

提出一种基于高斯曲率和平均曲率的三维局部相似目标匹配方法,首先筛选出待匹配曲面上固有特征相似的点,形成点对集合,然后利用非对称三角形骨架来定位三维曲面,在点对集合中寻找相似三角形对,并导出其空间变换,构成三角形对集合,最后通过得分函数,求出三角形对集合中空间变换的最佳值,得出最佳匹配,实验表明,该方法对三维局部相似目标匹配具有较好的识别效率,针对不规则三维曲面,能够保证较好的匹配速度.     

基于几何特征的曲面物体识别

基于几何特征的曲面物体识别方法是通过从景物深度图象上提取景物表面的高斯曲率和平均曲率、曲率直方图,曲率的熵等几何信息,将景物用一个属性关系图ＡＲＧ来表示,并与模型库中的模型ＡＲＧ图进行优化匹配,从而来识别曲面景物。该方法主要是针对机器零部件等人造曲面物体的识别问题而设计的,其曲面几何特征的描述方法对二阶曲面比较有效,实验表明,应用该方法可成功地从深度图象中识别机器零部件等曲面物体,且有较好的识别结     

形状的几何特征数值描述与交通标志的识别

形状是反映物体特征信息的重要载体，形状描述的主要目的在于提取用以估计区域的特征信息，针对一个典型的二值计算机视觉问题即交通标志的识别进行研究，提出了基于集合交换的形状几何特征的数值描述，并用以描述交通标志的内核形状的特征。４种相应的形状识别方法被应用于交通标志的识别。实验结果表明新方法的有效性和鲁棒性。     

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.     

曲率共生矩阵识别三维目标

对于形状区别不大的目标,传统的矩不变量、傅里叶描述子等方法的描述能力受到一些限制.利用曲率信息来表达曲面的固有特征,引入纹理识别中共生矩阵的思想,将共生矩阵的定义从灰度延伸到曲率,构造出曲率共生矩阵.通过对曲率共生矩阵的归一化,设计了一类与平移、尺度和旋转变换无关的不变量.实验表明,基于曲率共生矩阵的三维目标识别方法,和传统方法相比,在不增加运算时间的情况下,能够更好地对形状丰富的目标进行分类.     

基于Grassmann流形的仿射不变形状识别

传统的Kendall形状空间理论仅适用于相似变换, 然而成像过程中目标发生的几何变形在更多情形时应该用仿射变换来刻画. 基于Grassmann流形理论, 本文分析了仿射不变形状空间的非线性几何结构, 提出了基于Grassmann流形的仿射不变形状识别算法. 算法首先对训练集中的每类形状分别计算形状均值和方差, 进而在形状均值附近的切空间构建多变量正态分布; 最后,根据测试形状的观测和先验形状模型求解测试形状的最大似然类, 对形状进行贝叶斯分类. MPEG 7形状数据库的实验结果表明, 与传统Kendall形状分析中的基于Procrustean度量识别算法相比, 本文识别算法具有明显优势; 真实场景中的目标识别结果进一步表明, 本文算法对仿射变形有更好的适应能力, 在复杂场景下能以较高的后验概率辨识出目标类别.     

基于骨架接合节点特征的形状识别与分类

介绍了一种利用形状的骨架信息进行形状识别和分类的方法。利用从形状中提取的骨架接合节点信息,将形状相似性问题转化为骨架接合节点距离的计算。采用神经网络的方法,根据输入形状的骨架接合节点距离判断出形状所属类别。该方法可以很好地处理非刚性物体形状识别问题,与现有方法相比,具有更好的形状识别效果。     

Face Recognition by Using Feature Orientation and Feature Geometry Matching

In this face recognition research, the head is fixed when a photograph is taken. The infrared diodes provide the only illumination. In front of the CCD camera, a light filter lens is used to filter all other light. After the photograph is taken, the eyebrows, eyes, nostrils, lips, and face contour are extracted separately. The shape, size, object-to-object distance, center and orientation are found for each extracted object. The techniques to solve the object shifting and rotating problems are investigated. Image subtraction is used to examine the geometric differences of the two different faces. The obtained classifying data in this research can accurately classify different people's faces.     

Shape recognition using fractal geometry

Within this paper fractal transformations are presented as a powerful new shape recognition technique. The motivation behind using fractal transformations is to develop a high speed shape recognition technique which will be scale invariant. A review is given of the most popular existing shape recognition techniques. There then follows a full mathematical analysis of the new technique together with a proof of the authors Fractal Invariance Theorem, the new theorem at the centre of the recognition technique. Through the mathematical analysis it becomes apparent that the fractal recognition technique possesses the remarkable property that it is able to distinguish between similar objects. Details are then given of the practical implementation of the technique together with an algorithm for making the technique rotationally invariant. The technique is then applied to a selection of real world objects and a comparison made with the popular moment invariants technique. This shows that the fractal technique is faster than the technique of moment invariants, and also requires less initial information to be effective. Finally conclusions are drawn and further work detailed.     

基于距离比上下文的形状描述与识别方法

基于形状轮廓上的采样点到形状质心的距离,提出了一种距离比上下文形状描述符,用于形状识别和检索。该描述符计算简单,能有效区分不同形状,本质上具有平移、缩放不变性,且在一定程度上能杭部分遮挡和形变。用动态规划算法度量形状比上下文之间的距离,解决了对起始轮廓点的选择问题。在kimia' s-99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的效果。     

利用形状特征实现人脸身份识别

为了克服传统人脸形状描述符所具有的不稳定、缺乏平移、旋转、尺度不变性等缺点,新方法通过对人脸图像进行小波变换,获得多尺度下的不变矩,得到图像的特征描述符,采用改进的线性判别分析法获取分类特征,最终实现人脸识别。实验在PIE人脸数据库上进行,结果证明新方法具有很好的检索效果,获得的描述符具有旋转、平移、尺度不变性等优点,能够很好地描述人脸的形状和空间分布信息。     

Qualitative Geometry for Shape Recognition

We propose an algorithm providing an abstract representation of any polygonal object O in terms of spheres. The result is a graph-based skeleton capturing the general shape of O and its inner structure (respective positions of convex parts and their thickness). We define a first-order logic language expressing in a qualitative way the needed notions (distance, size and angle). Last, we propose methods to compare shapes using this graph-based skeleton of objects.     

基于游程编码思想的条码定位与识别方法

在复杂背景中的定位条码是图像式条码识别系统中的一个关键步骤,在复杂的背景中快速、自动地检测出条形码是文章研究的主要内容。该文首先介绍了条型码的编码结构,然后提出了一种基于游程编码思想的条码定位与识别方法,最后通过相关实验结果验证了该算法的可行性和实用性。     

基于链码趋势表的交通灯形状识别方法

设计一种交通灯箭头形状识别方法,提出链码趋势表的概念。根据交通灯颜色特征,在RGB颜色空间内进行颜色过滤和颜色加强,得到交通灯候选区域;利用轮廓跟踪算法分割图像,得到目标轮廓链码;计算链码在链码趋势表中的匹配率,结合箭头的对称特征和边长度比例特征得到交通灯箭头匹配率,并根据实验数据确定识别区间。实验结果表明,该方法的识别准确率较高。