一种利用轮廓朝向特征进行形状匹配的方法

• 作者: 樊一娜 郎波
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 朝向特征 形状特征 上下文信息 物体识别
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 82-86
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.04.017

摘要

目前大多数基于形状的物体识别模型中,最大难题就是如何有效应对物体尺度的变化.对此提出一种图像的方向检测算法.该算法能够从复杂图像提取出满意的方向图.与传统算法得到的边缘图、直线图等相比,方向图突出显著语义特征而抑制琐碎干扰信息,更接近物体的真实轮廓图.在此基础上,结合物体的"朝向特征"和"形状特征",设计了一个基于形状匹配的物体识别模型.其中形状特征利用线段之间的角度信息来保证物体尺度的稳定性,朝向特征是通过视觉通路中的简单细胞和复杂细胞的感受野获得,它与自适应的上下文信息整合在一起,适用于具有复杂背景信息的物体的形状匹配.实验结果表明,在ETZH图库测试的基础上,该模型能够有效提高识别的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郎波	北京师范大学珠海分校信息技术学院	11	23	3.0	4.0
2	樊一娜	北京师范大学珠海分校信息技术学院	11	9	2.0	2.0