基于形狀上下文的物體匹配與識別研究.pdf

1、形狀是我們分辨物體是哪種類型的主要的依據(jù)，也是計算機視覺分析和識別物體的基礎(chǔ)，在數(shù)字圖像處理中，形狀反映圖像的輪廓。物體識別是計算機視覺領(lǐng)域的重要分支，物體識別可以通過形狀特征提取和形狀匹配來實現(xiàn)，本文采用形狀上下文進行物體匹配與識別的研究。
　　形狀上下文是一種描述能力強的描述子，其關(guān)鍵優(yōu)勢是全局性的描述子，適用于所有一般性的形變，被廣泛地應(yīng)用在視頻監(jiān)控、文字識別，圖像檢索等領(lǐng)域中。本文內(nèi)容主要從以下三個方面展開：
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2、1）本文針對形狀上下文算法通過計算質(zhì)心來確定選取輪廓點的缺點，做了直接給出具體點數(shù)的處理，減少了計算量。
　?。?）針對形狀上下文算法選點并沒有考慮形狀本身復(fù)雜度這個因素，以及選取的輪廓點分布并不總能反映真實的形狀的缺點，引入細度比例描述形狀的復(fù)雜度，使用給定的輪廓點和細度比例的乘積作為實際選取的輪廓點，實現(xiàn)自適應(yīng)選點。為了使這些點能反映真實輪廓，本文設(shè)置輪廓點的距離是根據(jù)形狀周長均分輪廓點。此外，為了彌補實際的輪廓點太少的問題，