结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

• 作者: 刘朝斌 卢勇强 栗志扬 陈祎楠 黄一鸣
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 形状匹配 轮廓特征 骨架特征 特征描述子 生物信息序列
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 页码范围: 2523-2532
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 8555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0376

摘要

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域.其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别.不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法.该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点.最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较.实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘朝斌	大连海事大学信息科学技术学院	13	30	2.0	4.0
2	卢勇强	大连海事大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0
3	栗志扬	大连海事大学信息科学技术学院	3	3	1.0	1.0
4	陈祎楠	大连海事大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0
5	黄一鸣	大连海事大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0