本文選題：凸包 + 多尺度積分特征��； 參考：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對在仿射變換下的形狀匹配問題,提出基于凸包的特征點(diǎn)提取方法、基于各向異性高斯核的多尺度積分特征和基于兩者的匹配方法.首先提取形狀的凸包,根據(jù)最大面積原則對凸包相鄰頂點(diǎn)之間的曲線進(jìn)行演化,獲取的點(diǎn)和凸包頂點(diǎn)形成仿射不變的特征點(diǎn);其次對特征點(diǎn)按順序編組,根據(jù)特征點(diǎn)之間的仿射變換關(guān)系構(gòu)造多尺度積分特征向量;最后使用動態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算形狀之間的相似度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對局部形變和噪聲敏感度小,并適用于復(fù)雜形狀的匹配.此外,特征點(diǎn)提取方法和多尺度積分特征也可與其他方法結(jié)合進(jìn)行形狀分析.
[Abstract]:To solve the problem of shape matching under affine transformation, a feature extraction method based on convex hull, a multi-scale integral feature based on anisotropic Gao Si kernel and a matching method based on both are proposed. Firstly, the convex hull of shape is extracted, the curve between adjacent vertices of convex hull is evolved according to the principle of maximum area, and the obtained points and convex hull vertices form affine invariant feature points. The multi-scale integral eigenvector is constructed according to the affine transformation relationship between feature points, and the similarity between shapes is calculated by using dynamic programming algorithm. The experimental results show that the method is less sensitive to local deformation and noise and is suitable for complex shape matching. In addition, feature point extraction method and multi-scale integral feature can be combined with other methods for shape analysis.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所光電信息技術(shù)研究室;中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院光電信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;遼寧省圖像理解與視覺計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1877272