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时间:2019-03-17
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1、UDC_^\编号,^《^^巧知少聲方工程硕±学位论文V乂":歎.三/嘲^基于形状上下^的新体匹配与识别研究.名^^研究生姓:姬建光"S"指导导师姓名、职称:马冬梅副教i\J;专业名称;电子与通信工^研究方向;隱处理A準作心-咬産r諭/少硕士学位论文M.D.Thesis基于形状上下文的物体匹配与识别研究TheresearchofobjectmatchingandrecognitionbasedonShapeContext姬建光JiJianguang二○
2、一六年五月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加标注和致谢的地方外,论文中不包括其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西北师范大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意1。)^签名■如::专权畫日期关于论文使用授权的说明目]本人完全了解西北师范大学有关保留、使用学位论文的规定,I:学校有权保留送交论文的复印件;学
3、校可,允许论文被查阅和借阅公布论文的全部或部分内容,可レッ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:I高赛先签名:易《曰期:_导师裕西北师范大学工程硕士学位论文摘要形状是我们分辨物体是哪种类型的主要的依据,也是计算机视觉分析和识别物体的基础,在数字图像处理中,形状反映图像的轮廓。物体识别是计算机视觉领域的重要分支,物体识别可以通过形状特征提取和形状匹配来实现,本文采用形状上下文进行物体匹配与识别的研究。形状上下文是一种描述能力强的描述子,其关键优势是全局
4、性的描述子,适用于所有一般性的形变,被广泛地应用在视频监控、文字识别,图像检索等领域中。本文内容主要从以下三个方面展开:(1)本文针对形状上下文算法通过计算质心来确定选取轮廓点的缺点,做了直接给出具体点数的处理,减少了计算量。(2)针对形状上下文算法选点并没有考虑形状本身复杂度这个因素,以及选取的轮廓点分布并不总能反映真实的形状的缺点,引入细度比例描述形状的复杂度,使用给定的轮廓点和细度比例的乘积作为实际选取的轮廓点,实现自适应选点。为了使这些点能反映真实轮廓,本文设置轮廓点的距离是根据形状周长均分轮廓点。
5、此外,为了弥补实际的轮廓点太少的问题,同时也为了增加匹配的正确率,本文提取了角点参与匹配。(3)改进传统中值滤波固定模板的缺点,通过边缘检测、轮廓跟踪等步骤提取形状特征,然后进行形状匹配,使用TPS变换模型计算最小弯曲能量,并结合形状间的距离作为判断条件,进而完成物体识别。本文采用MPEG数据库对本文方法进行验证,实验效果良好,从实验中分析数据通过设定阈值的方法应用在MPEG数据库图像检索中,检索精度高。关键词:物体识别;形状上下文;边缘检测;形状复杂度I基于形状上下文的物体匹配与识别研究AbstractS
6、hapeisthemainbasisforustodistinguishwhatkindanobjectis,andtheshapeoftheobjectisthebasisforvisualanalysisandobjectrecognitiontoo.Indigitalimageprocessing,theshapeofanobjectisdefinedsathecontourofanobject.Objectrecognitionisanimportantbranchofcomputervisionr
7、esearch.Theresearchofobjectrecognitionisbasedonanalyzingtheshapefeatureextractedandshapematching.Thisthesiseadoptstheshapecontextobjectmatchingandrecognition.Shapecontextisastrongdescriptorandwidelyusedinvideosurveillance,characterrecognition,imageretrieva
8、landsoon.Itskeyadvantageistheglobaldescriptor,applicabletoallgeneraldeformation.Inthisthesis,theshapecontextalgorithmisstudied,thisthesismainlyaimsatthefollowingthreeaspects:(1)Firstly,itaimsatshortcomingofsh
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