基于多尺度轮廓段的形状特征提取与识别

摘要：

形状识别是计算机视觉与模式识别领域的重要研究内容.形状的特征选取与描述是形状识别的研究热点.针对现有识别方法的不足,提出一种通过对不同长度轮廓段进行描述,进行特征提取的方法.对每个形状均在6种尺度下进行特征提取,每种尺度选取5种轮廓段特征参数,实现了对形状的特征描述.在形状识别阶段,使用动态时间规整(DTW)算法度量形状描述子之间的匹配距离,实现形状识别.分别在Kimia99、Kimia216和MPEG-7数据库中进行算法验证,结果表明基于多尺度轮廓段的形状特征描述子具有旋转、缩放、平移和局部遮挡不变性,识别率优于现有算法.

关键词：形状描述、特征提取、形状识别、多尺度

所属期刊栏目：55

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金21227008;吉林省重点科技攻关项目20170204035GX,20170204050GX

在线出版日期：2019-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：187-191