【摘 要】
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在计算机视觉和模式识别中,形状匹配方法的研究一直是一个重大课题。形状特征提取与形状特征匹配作为形状匹配过程必不可少的步骤,对整个形状匹配的效率和精度发挥至关重要的
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在计算机视觉和模式识别中,形状匹配方法的研究一直是一个重大课题。形状特征提取与形状特征匹配作为形状匹配过程必不可少的步骤,对整个形状匹配的效率和精度发挥至关重要的作用,尤其是首要步骤形状特征提取也被称为形状的表示。根据形状的表示方法可将形状匹配方法分为两类：基于轮廓区域的表示方法和基于轮廓边界的表示方法。其中,基于轮廓边界点集的形状表示方法是形状匹配方法中最受关注一类。本文主要通过对形状特征信息的分析尝试对形状匹配方法进行有效的改进,立足于逐对形状匹配方法,主要开展形状特征提取和形状特征匹配两个方面的工作。在形状特征提取方面,为克服形状上下文方法效率不高、不适应非刚性形状的局限性,提出一种基于贝尔曼-福特的改进的地貌形状上下文方法,该方法以地貌形状上下文描述子为框架,采用贝尔曼-福特方法计算形状采样点之间的最短路径。在特征点匹配方面,为使形状描述子具备平移不变性、旋转不变性、缩放不变性,考虑采用动态规划方法对贝尔曼-福特地貌形状上下文形状描述方法进行特征点的匹配,以改善形状匹配的精度,拓宽其适应度,使其在非刚性物体和刚性物体混合的形状集,能取得良好的结果。仿真结果表明：基于贝尔曼-福特的改进的地貌形状上下文在特征提取过程能缩短匹配,提高时间效率；在特征匹配过程与动态规划方法相结合后,既保证形状匹配的精度,又能使逐对形状匹配方法的适应范围得到较好的拓宽。
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