【摘 要】
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随着数字技术和因特网的发展,越来越多的图像和视频以数字内容的方式存储。存储成本的降低和数字内容的增加,如何有效地管理和检索这些数字内容成为一个极具挑战性的问题。既
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随着数字技术和因特网的发展,越来越多的图像和视频以数字内容的方式存储。存储成本的降低和数字内容的增加,如何有效地管理和检索这些数字内容成为一个极具挑战性的问题。既然需要自动化地管理和检索数字内容,那么让计算机来理解物体,场景和事件就是解决这个问题的关键因素。从现有的研究成果来看识别多媒体内容中的物体是很有挑战性的。比较有效的做法是组合多个基本的视觉特征来解决识别问题。一般来说,基本的视觉特征有形状,颜色,纹理和空域关系等特征。其中形状无疑是物体识别重要的线索。
此外,形状特征是模式识别领域中的热点问题,很多学者在形状特征上做了大量的工作。从应用层面看,基于内容的图像检索(CBIR),目标检测与跟踪,手绘图形识别,利用形状先验知识做图像分割,医学图像处理和商标检索等应用都需要形状特征。在此,我们可以看出研究形状特征来描述二维(2D)轮廓是物体识别和基于物体的索引技术中最关键的技术环节之一。这里面最核心的问题就是特征对形状的描述能力。
本文研究了一种稳健的形状表示方法,即所提出的特征具有平移,尺度,旋转不变性。此外,还能处理遮挡和多元素形状。所提出的特征源自于形状的轮廓信息,但又不像传统的基于轮廓的方法需要闭合轮廓。轮廓闭合与否对我们特征的计算没有任何影响。所提出特征还有个优点就是可索引性,一个形状由一个向量表示,计算相似性时不需要匹配。相比传统的基于轮廓的技术,这是一个非常大的优点,因为匹配过程是O(n3)的,当数据量很大时,系统的响应会非常慢。我们提出的特征是向量化表示,因此计算代价非常小。本文实验分两部分,即形状检索和识别,两个实验的结果都优于一些前沿算法。
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