Applications of approximate string matching to 2D shape recognition

A new method for the recognition of arbitrary two-dimensional (2D) shapes is described. It is based on string edit distance computation. The recognition method is invariant under translation, rotation, scaling and partial occlusion. A set of experiments are described demonstrating the robustness and reliability of the proposed approach.     

基于Zernike形状矩的地图匹配算法

地图匹配算法的有效性和可靠性对于智能交通系统而言是非常重要的,而目前存在的地图匹配算法在一些复杂环境下（如道路交叉口）仍然不能提供合理的输出。采用D-S证据理论融合当前车辆位置信息和方向信息可以有效地扩大待匹配道路之间的差异,但在复杂路网下信息量的不足会降低其匹配精度。因此,为了提高道路网络中的地图匹配精度,提出了基于Zernike形状矩的地图匹配算法。新算法引入Zernike矩描述轨迹曲线的形状,进一步修正了错误结果。通过仿真和实验表明,新算法在复杂环境下具有较强的有效性和可靠性。     

基于粒子系统和形状匹配的实时无网格变形仿真

介绍了一种基于粒子系统和形状匹配的无网格变形算法。该算法将模型的每个顶点当成一个粒子,一个模型对应一个粒子系统,通过粒子系统控制物体外形。同时,每个粒子都对应一个目标位置,粒子与其目标位置之间存在弹力,能将粒子拉向目标位置,使得变形后的物体能够恢复原来的形状。目标位置可以通过粒子系统未变形时的静止状态与当前变形状态之间的形状匹配来计算。该算法简单,易于实现,且不需要复杂的数据结构。实验结果表明该算法稳定,具有实时性,可以有效地应用于三维游戏中。     

An elastic partial shape matching technique

We consider the problem of partial shape matching. We propose to transform shapes into sequences and utilize an algorithm that determines a subsequence of a target sequence that best matches a query. In the proposed algorithm we map the problem of the best matching subsequence to the problem of a cheapest path in a directed acyclic graph (DAG). The approach allows us to compute the optimal scale and translation of sequence values, which is a nontrivial problem in the case of subsequence matching. Our experimental results demonstrate that the proposed algorithm outperforms the commonly used techniques in retrieval accuracy.     

基于轮廓矢量化的形状匹配快速算法

针对现有形状匹配算法匹配速度慢、可靠性差的问题,提出了一种基于轮廓矢量化的形状匹配算法。将轮廓曲线点集离散化,使用多组向量对轮廓线性进行逼近。匹配时,结合线段在几何中的匹配方法,通过加权求和,计算源图像与目标图像中每组对应向量的相似度,将它们的平均值作为匹配结果。以焊盘表面轮廓为实验对象,使用所提出的算法进行匹配,结果表明,通过正确选取向量组数能有效避免匹配精度所受的影响,算法对不同类型的焊盘区分性较强,且匹配速度能满足实际应用的需要。     

基于范例匹配的卡通形象设计方法研究

针对动画卡通形象的特点,选取典型卡通形象范例,并分割出范例图元形成图元库。利用傅里叶形状描述方法统一描绘用户输入草图和范例图元的轮廓特征,用输入草图的特征检索图元库,得到相似的范例图元,通过交互方式调整和修改图元,进而生成个性化的卡通形象。实验结果表明,该方法生成的卡通形象基本符合用户的设计意图。     

基于特征融合的手形匹配算法

手形识别是生物特征识别的重要组成部分,手形匹配是手形识别的关键。目前常用的方法有特征矢量法（CVM）和点匹配方法（PPM）两种,这两种方法在对手形进行匹配时各有优点,也有局限性。提出一种多特征融合的手形识别算法,使得两者能够有效的结合起来,提高了手形匹配的准确性和鲁棒性。     

I形图的并的匹配等价图数

两个图[G]和[H]的匹配多项式相等,则称它们匹配等价。用[δ(G)]表示图[G]的所有不同构的匹配等价图的个数。[In(n6)]表示由路[Pn-4]的两个端点分 别粘接一个[P3]的2度点后得到的图。计算了一些[I]形图并图的匹配等价图的个数,即[δi∈AIi],这里[A]是一些大于等于6的整数组成的可重集。     

基于有向地形表面特征的尺度不变性地形匹配

针对条带地形的地形匹配定位,提出了航带地形的有向地形表面特征描述及匹配方法。在航带的一维方向上检测极值点,同时利用区域中心的极值点及其地形表面的切线作为参考,利用地形极值点相对于参考点和参考线的相对位置关系构造地形的具有不变性的特征,基于特征的距离计算和比较,实现了具有抵抗尺度变化等相似变换的地形匹配方法。仿真实验证明了该方法的有效性,对于从序列图像重建地形的匹配定位具有重要意义。     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

Fingerprint matching using ridges

Traditionally, fingerprint matching is minutia-based, which establishes the minutiae correspondences between two fingerprints. In this paper, a novel fingerprint matching algorithm is presented, which establishes both the ridge correspondences and the minutia correspondences between two fingerprints. First N initial substructure (including a minutia and adjacent ridges) pairs are found by a novel alignment method. Based on each of these substructure pairs, ridge matching is performed by incrementally matching ridges and minutiae, and then a matching score is computed. The maximum one of the N scores is used as the final matching score of two fingerprints. Preliminary results on FVC2002 databases show that ridge matching approach performs comparably with the minutia-based one.     

基于IsoRank的三维耳廓形状匹配

基于IsoRank算法实现了耳廓剖分图的匹配,进而实现了基于耳廓三维形状的身份鉴别.基于主成分分析提取待匹配三维耳廓上的关键点,构造耳廓关键点的三维网格图;基于IsoRank算法求2个关键点三维网格图结点之间的对应关系,实现耳廓关键点的图匹配.由于采用了IsoRank算法,耳廓关键点网格图得到了全局对齐,两耳廓之间的整体匹配得到最大化.实验结果表明,基于IsoRank算法的耳廓匹配方法具有较低的时间复杂度以及较高的匹配精度和匹配效率.     

实时形状匹配变形体动画

给出了一个仿真变形体的方法。物体被几何方法推动变形,操纵基于点的物体并且不需要连接信息,这是一个不需要任何预处理,计算简单,并提供无条件稳定的动态仿真方法。主要思想是通过几何约束替换能量和通过当前位置到目标位置的距离替换力。这些目标位置通过一个通用的无变形的静止状态和点云的当前变形状态之间的形状匹配来决定,因为点总是在定义好的位置被绘制,显式积分方法的过度不稳定问题被消除。相关物体表现方法的灵活性能被控制,相关内存和计算是有效的,动态仿真上的无条件稳定性让这个方法特别适合游戏开发。     

The partial model matching problem with stability

The Partial model matching problem has been initially introduced in Emre and Silverman (1980) and amounts to matching the first (k + 1) Markov parameters of the compensated plant with those of the model. We give here an algebraic and structural solution to this problem. Moreover, we give an answer to the stability question, which has remained open since then. As a possibly surprising result, we show that if this Partial problem is solvable, then there always exists a stable solution (provided the plant is stabilizable). We illustrate on a simple example how this objective can be realized in combination with some H_∞-norm attenuation. Limitations for the existence of static state feedback solutions are also discussed.     

双模态驱动的汉语语音与口型匹配控制模型

构建一种基于文本和朗读语音共同驱动的双模态语音与口型匹配控制模型,充分利用文本拼音提供正确的口型视位,利用朗读语音为口型视位提供正确的时序,在此基础上对口型几何参数和时间参数进行离散化,根据汉语语音发音机理,合理控制语音的口型动作过程。     

基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法

准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术,其性能对重建结果至关重要。针对常用的Sift算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题,提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法首先在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征,并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配;然后根据稀疏匹配获取种子点,采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散;最后采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明,本文算法提取的种子点既能够体现场景结构信息,又具有尺度不变特性,用于准稠密匹配能够提高匹配的效果和精度,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。     

Super-pattern matching

Some recognition problems are either too complex or too ambiguous to be expressed as a simple pattern matching problem using a sequence or regular expression pattern. In these cases, a richer environment is needed to describe the patterns and recognition techniques used to perform the recognition. Some researchers have turned to artificial-intelligence techniques and multistep matching approaches for the problems of gene recognition [5], [7], [18], protein structure recognition [13], and on-line character recognition [6]. This paper presents a class of problems which involve finding matches to patterns of patterns, orsuper- patterns, given solutions to the lower-level patterns. The expressiveness of this problem class rivals that of traditional artificial-intelligence characterizations, and yet polynomial-time algorithms are described for each problem in the class.This work was supported in part by the National Institute of Health under Grant ROI LM04960 and by the Aspen Center for Physics.     

拱序列的曲线描述与匹配

目的 曲线匹配是计算机视觉和图像处理中的一个重要问题;判定几何图形形状相似性,得到与人类认知一致的结果,是目前的曲线描述与分类算法不能很好解决的问题。针对曲线匹配和几何图形形状的相似性判定,提出一种有效快速的基于拱序列的曲线匹配与相似性判定算法。方法 提取曲线的角点,将曲线表示为一连串相互重叠的拱序列。对于拱序列中的每一个拱,使用拱描述子进行描述。利用拱描述子,使用动态规划方法,实现对拱序列的匹配和相似性判定。结果 为了验证本文算法,将基于拱序列的曲线描述与匹配方法应用于轮廓的拼接与几何图形的相似性比较。在轮廓拼接实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法准确完成碎片轮廓的拼接和地图轮廓的拼接。在几何图形相似性的交叉度量实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法可以准确反映出图形的相似程度,正确判断两幅图像是否属于同一类型。在判定不同相似程度的形状对的实验中,本文算法可以给出与人类判断相同的结果,相比较基于链码特征、多尺度不变量、形状上下文和GCT（geometry complex transform）变换算法,本文算法的距离值更好地反映出图像的相似程度。结论 理论和实验表明,该算法可有效地描述曲线、匹配曲线,及准确判断几何图形的相似性,给出与人类视觉判定一致的结果。该算法可用于基于轮廓的图像拼接和几何图形相似性的判定。