一种基于轮廓线的形状描述与匹配方法

该文提出了一种新的基于目标轮廓线的形状描述与匹配方法。该方法将两个待匹配的目标的轮廓线等弧长地分割成相同数目的弧段,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到形状的几何中心的距离和其两个后继顶点的距离构成的3个距离串来描述形状,形状之间的相似度用它们的3个距离串的欧氏距离和来计算。这种描述方法满足惟一性、紧致性和不变性,而且计算简单,对形状的全局特征和局部特征都能很好地描述。实验结果表明,将该方法用于形状匹配具有较高的精度和可靠性。     

基于形状描述算子的仿射点匹配算法

针对仿射点匹配问题,首先通过建立点模式之间仿射映射关系,运用虚拟对应点估计待匹配点集的仿射参量,然后运用形状描述算子进行点集间匹配关系的求解,通过上述步骤的反复迭代最终求得点匹配问题的最优解集。算法较好地解决了仿射变换下的点集匹配问题,即使在较强的噪声和出格点干扰情况下,仍能获得较高的正确匹配率。实验证明了算法的有效性和鲁棒性。     

一种基于形状矩阵的傅立叶描述子

提出了一种基于形状矩阵的傅里叶描述子,该算法首先对植物叶片图像二值化,随后将图像的直角坐标转换为极坐标,并将极点移至图像质心,再利用极坐标光栅系统对图像重新采样形成形状矩阵,之后对矩阵进行离散傅里叶变换,利用低频系数描述图像的形状信息。实验结果显示该方法的检索性能明显优于Hu不变矩、等面积同心圆等其他5种算法,在对图像的抗噪性实验中也证明了该算法的高效性。     

基于改进型形状上下文描述子的字母手势识别

针对基于单目视觉信息的裸手手势,采用了基于改进型形状上下文描述子的分类识别方法。该方法首先通过肤色信息以及背景建模提取手部区域,然后利用单手指模板对手指进行检测,同时采用改进型形状上下文描述子对手部区域整体轮廓进行描述。在此基础上,使用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine,DAGSVM)对所提取的特征进行模式分类。其中,针对基本算法存在的问题,改进型形状上下文描述子将基于各个轮廓点的形状上下文直方图改为基于重心的形状上下文直方图,以提高计算速度,增强实时性。对30种字母手势,3种控制手势和10个数字手势开展的离线和在线实验结果表明,该方法取得了较好的分类准确率(离线:96%,在线:91%)和较高的实时性(识别时间14~15ms),适用于基于字母手势的实时人机交互。     

采用二值序列变换的形状匹配

本文对形状的模板匹配进行了研究，引入了形状的数学形态学二值序列变换，定义了形状匹配函数，讨论它的性质，建立了一个形状模板集合，提出了新的形状识别方案，它具有简单，高效，稳健和易于并行化处理的特点，最事，新的形状匹配算法被用于交通的标志中的识别，实验结果证实了新算法的稳健性和有效性。     

用于图像检索的MPEG-7形状描述子

介绍了基于内容的图像检索技术的研究现状，并对将MPEG-7形状描述子应用于图像数据库进行图像检索进行了研究，最后提出了一些需要解决的问题和今后的研究方向。     

基于局部最优匹配的斜视SAR子孔径成像算法

斜视合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)能够对雷达平台的侧前或侧后方区域进行观测,极大地增加了雷达的探测范围和灵活性。针对斜视SAR子孔径成像,该文提出一种基于局部最优匹配准则的成像算法。该算法在针对某方位频率构造对应的距离徙动校正、2次距离压缩以及方位补偿函数时,以位于该方位频率处的点目标得到最佳匹配为准则,不同于传统方法的以方位中心点获得最佳匹配为准则,从而能够避免距离方位中心较远的目标的失配,有效地改善了方位边缘区域的聚焦效果。文中通过点目标仿真验证了该算法的有效性。     

一种基于交替序列形态交换的Robust形状描述方法

为了解决形状描述的Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ问题，本文提出一种高阶形态谱，与通常形态谱不同的是，高阶谱与两个具有不同尺寸因子的交替序列形态变换结果相关和相干，文中证明了在一定条件下，高阶谱的高阶因子与噪声的存在是无关的，计算结果亦已很好地证明了这一点。     

一种基于LSH的时间子序列匹配查询算法

提出了一种基于LSH（locality sensitive hashing,局部敏感散列）算法处理时间子序列匹配问题的方法LSHSM。不同于FRM和DualMatch方法,该方法不需要对时间序列做DFT、DWT等特征变换,而是直接把序列看成高维数据点,利用LSH能处理高维数据的特性来查找相似时间子序列。实验采用3种不同的时间序列数据集,通过与线性扫描算法比较,验证了算法的有效性,性能有很大的提高。     

一种基于交替序列形态变换的Robust形状描述方法

为了解决形状描述的Ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ问题，本文提出了一种高阶形态谱，与通常形态谱不同的是，高阶谱与两个具有不同尺寸因子的交替序列形态变换（ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）结果相关，文中证明了在一定条件下，高阶谱的高阶因子与噪声的存在是无关的，计算结果亦已很好地证明了这一点。     

基于特征描述子的匹配方法

利用一种效率和匹配率均较高且存储空间小的基于特征描述子的指纹识别算法,实现了指纹匹配且可应用到嵌入式系统。由于自动指纹识别系统一般在嵌入式系统上实现,对算法的复杂度、运算速度、存储空间需要等均有较高要求,因此选用普遍使用的基于细节特征的匹配算法。该算法运算速度快,一幅300×300像素的指纹图像,仅需几十个特征向量。实验证明,算法克服了点匹配计算量大、速度慢和参考点确定难等缺点,且对图像的旋转和平移具有较好的鲁棒性。可以使基于特征描述子的随机局部区域描述子特征的匹配性能进一步提高。     

一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子

 提出了一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子.该方法首先将区域形状图像用极坐标光栅重新采样成形状像素矩阵,然后对该矩阵进行两次一维傅立叶变换和一次相位修正操作,最后用低频傅立叶系数构成的矩阵作为形状描述子.该形状描述子不仅保留了傅立叶系数中的相位信息,而且满足不变性.实验结果表明该方法要优于现有的傅立叶区域形状描述方法和Zernike矩形状描述方法.     

一种用于形状描述的拱高半径复函数

提出了一种新的用于形状描述的轮廓线函数-拱高半径复函数(AHRC).AHRC用中心距离和带正负号的拱高来分别描述形状的全局特征和局部细节.用AHRC的傅立叶变换系数构成描述形状的特征向量.在MPEG-7标准测试集上对该方法进行图像检索实验,并将其实际应用于植物叶片图像的检索,同现有的分别基于中心距离、三角形面积、最远点...     

基于SCCH特征描述子的图像匹配算法

针对局部特征匹配算法面临的鲁棒性和实时性难以兼顾的问题,该文提出了一种基于带符号对比上下文直方图(SCCH)特征描述子的图像匹配算法。用Harris算子在高斯金字塔图像上提取多尺度特征点以减少所需处理的数据量,利用特征点邻域的区域灰度差异均值构建特征描述子,降低特征描述子的生成复杂度和维度,保留灰度差异均值的正负性信息以增强特征描述子的鲁棒性和可区别性,用特征描述子间的绝对值距离作为相似性度量以减少特征点匹配的计算量。实验结果表明,该文算法不仅对图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化、较小视角变化保持不变性,而且匹配速度较快。     

基于复杂网络的时延基因调控网络构建

 借鉴复杂网络的分析思想和方法,采用规范化Laplace矩阵和K均值聚类法对基因调控网络进行多社团划分,同时给出每个社团内部和社团之间基因的相互作用情况.另外,为反映基因之间真实的相互作用过程和提高建模精度,在社团划分之前,采用时间序列谱分析法对基因表达时延进行精确估计.酵母细胞周期基因调控关系分析的实验结果表明,本文所提方法能更准确地反映基因之间的相互作用过程和提供基因调控模型的细节.     

基于仿真的复杂通信网络设计方法

随着现代通信网络规模扩大化以及网络的结构复杂化,传统的网络设计方法越来越难以满足复杂通信网设计的需要,将网络仿真建模和分析与复杂通信网络设计相融合,给出了基于仿真的复杂通信网络设计流程,为复杂通信网络设计提供了一个定量分析和设计的方法。基于仿真的网络设计方法以网络指标需求为目标,采用循环递推的方式,反复修正网络设计,最终获得一个满足网络指标需求的最优网络设计方案。     

一种仿射不变的直线描述子与直线匹配

从图像中提取的直线常出现不完整、端点位置不准确等问题,针对这些问题造成的直线匹配难点,本文提出了一种仿射不变的直线描述子.首先将待匹配直线离散为对应点的集合,将直线描述转化为点的描述,避免了直线不完整造成的支撑区域大小不一致的问题;然后结合直线的方向和长度,定义点描述子的主方向和尺度,通过统计离散点集的局部邻域的梯度信息使描述子具有仿射不变性.为了提高直线匹配速度,在进行直线描述之前,本文采用了极线约束精简了待匹配直线集合,再利用最近邻距离比准则对直线精确匹配.实验结果表明本文提出的直线描述子在仿射、亮度、视点、遮挡等变化条件下具有精确的匹配性能.