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1、南京大学学报(自然科学)第46卷第1期Vol.46,No.1JOURNALOFNANJINGUNIVERSITY2010年1月Jan.w2010(NATURALSCIENCES)3基于轮廓关键点集的形状分类133234杨小军,杨兴炜,曾峦,刘文予(1.装备指挥技术学院研究生管理大队,北京,101416;2.美国Temple大学计算机与信息科学系,美国,费城,PA19122;3.装备指挥技术学院国防重点实验室,北京,101416;4.华中科技大学电子信息工程系,武汉,430074)摘要:形状分析是计算机视觉领域的经典问题,
2、目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contourcriticalpointsets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner2distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner2distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状
3、样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG27形状数据库上,也能达到满意的分类结果.关键词:形状分类,轮廓关键点集,inner2distance形状上下文,贝叶斯分类器中图分类号:TP39114Sha
4、peclassificationusingcontourcriticalpointsets1234YangXiao2Jun,YangXing2Wei,ZengLuan,LiuWen2Yu(1.CompanyofPostgraduateManagement,theAcademyofEquipmentCommandandTechnology,Beijing,101416,China;2.DepartmentofComputerandInformationSciences,TempleUniversity,Philadelph
5、ia,PA19122,USA;3.KeyLabofNationalDefense,theAcademyofEquipmentCommandandTechnology,Beijing,101416,China;4.DepartmentofElectronicsandInformationEngineering,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan,430074,China)Abstract:Shapeanalysishasbeenoneofthemoststudied
6、topicsincomputervision.Onemajortaskinshapeanalysisistostudytheunderlyingstatisticsofshapepopulationandusetheinformationtoextract,recognize,andunderstandphysicalstructuresandbiologicalobjects.Matchingbasedalgorithmsperformclassification,essentiallythroughexemplarb
7、asedornearestneighborhoodapproachbymatchingthequeryshapeagainstallthoseinthetrainingset.Onfewtrainingsamples,thesealgorithmsarehardtocapturethelargeintra2classvariation.Onlarge3收稿日期:2009-06-2033通讯联系人,E2mail:yangxiaojun2007@gmail.com·48·南京大学学报(自然科学)第46卷trainingsam
8、ples,itisextremelytimeconsumingtoperformshapematchingone2by2one.Approachesbasedongenerativemodelsrequirealargenumberofparameters,whichrendersthemsignificantlym
