1、计算机科学与技术专业毕业论文 精品论文 基于轮廓的形状匹配方法研究关键词：形状匹配 图像自动识别 模式识别 遥感图像分析 文字识别 松弛标记法摘要：形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典
2、型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综
3、合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。正文内容形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分
4、析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了
5、非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对
6、目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创
7、新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选
8、择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题
9、之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的
10、匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将
11、形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视
12、觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的
13、属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的
14、相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素
15、加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线
16、演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹
17、配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性
18、，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状
19、匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建
20、立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基
21、于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形
22、状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形
23、状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨
24、能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形
25、状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。
26、 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。形状匹配是指根据一定的度量准则来衡量形状间的相似性，它是图像自动识别和理解的基本问题之一，在计算机视觉、模式识别、遥感图像分析、文字识别等领域有着广泛的应用。虽然人们已经对它开展了大量的研究工作，但是仍然有很多难题没有得到解决，例如遮挡形状、非
27、刚体形状的匹配问题等。本文从基于轮廓的形状描述方法出发，深入研究了非刚体形状的匹配问题，主要包括基于点的形状匹配和基于视觉部件的形状匹配。本文工作的主要内容和创新点总结如下： 1、介绍了形状匹配的一般流程和典型算法，并对这些算法的优缺点和适用范围进行了深入研究。 2、从物体形变的局部特性出发，提出了一种保持邻域结构的形状匹配方法。首先将形状描述为点集，然后建立每个点的邻域，并根据距离对邻域中的元素加权，最后将点匹配问题转化为属性关系图的匹配问题，用松弛标记法求解。该方法考虑了非刚体形变在物体自身结构的限制下保持局部连续性的特点，与几种典型算法的对比实验结果表明，它能够提高匹配精度，加快算法的收
28、敛速度。 3、提出了一种基于局部搜索的形状匹配方法。首先将形状上下文作为点的属性，用匈牙利算法获得初始匹配，然后结合点的属性和邻域的支持度计算该匹配的置信度，选择置信度较低的匹配点对进行局部搜索调整。该方法综合了形状上下文的全局描述能力和邻域的局部描述能力，实验表明它比单独使用形状上下文或邻域的方法具有更高的匹配精度。 4、从人类视觉的特性出发，提出了一种基于视觉部件的形状匹配方法。首先用离散曲线演化算法简化形状轮廓，并根据极小值规则将形状分割为具有视觉感知意义的部分。然后对目标轮廓进行采样，构造视觉部件的全局和局部形状上下文，建立视觉部件间的匹配代价矩阵，最后用匈牙利算法求解。该方法充分利用
29、了视觉部件的感知特性，实验结果表明其分辨能力强，匹配结果符合人类视觉的特性。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
