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二维形状表示及分类方法研究

作　者: 赵涛
导　师: 邓伟
学　校: 苏州大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 二维形状识别分层隐马尔可夫模型遗传算法主成分分析最远点距离
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 8次
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内容摘要

图像的二维形状以其简单、高效、易用等特点成为图像表示的重要选择之一。目前基于二维形状的识别已被应用到很多领域,如目标识别,基于内容的图像检索,文字识别,医疗诊断等,都取得了较好的效果。二维形状识别作为模式识别的基本问题,至今仍未得到彻底的解决。其困难具体体现在以下两个方面:一是,在形状描述阶段,特征对形状的表述不足,存在信息缺失的问题;二是,在分类器设计时,形状本身的一些本质特性没有得到充分的利用,例如分层特性。针对以上问题,本文对二维形状表示及识别方法进行了研究,主要完成了以下的工作:(1)对现行二维形状表示及分类方法进行了分析,并总结了每类方法所针对的应用领域及其优缺点;(2)提出了结合主成分分析方法和最远点距离的二维形状傅立叶描述子,此方法首先利用主成分分析方法进行归一化,然后进行重采样,再提取采样点的最远点距离用于傅立叶变换得到形状描述子,实验表明此描述子能有效的提高形状的识别精度,而且有很好的鲁棒性;(3)建立了通过分层隐马尔可夫模型建模进行二维形状识别的方法,并利用遗传算法来优化模型的拓扑结构。在这一方法中结合改进的交叉、变异算子来优化结构,并用扩展的Baum-Welch算法来训练模型参数,实验表明这一建模的方法不仅能够很好地表示二维形状的层次特性,而且有效的提高了识别的效率和精度;(4)基于以上提出的方法,以MATLAB为仿真平台,实现了二维形状识别实验系统,并以Hand-tools、MPEG7-Set B等为数据集进行了实验,证实了这些方法的有效性。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究背景及意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-12
  1.3 本文研究工作及内容安排  12-14
第二章二维形状表示及分类方法  14-24
  2.1 二维形状表示方法  14-21
    2.1.1 形状表示方法评价准则  14-15
    2.1.2 形状表示方法分类  15-21
  2.2 二维形状分类器设计  21-23
    2.2.1 分类方法评价标准  21-22
    2.2.2 贝叶斯分类方法  22
    2.2.3 支持向量机  22
    2.2.4 隐马尔可夫模型  22-23
  2.3 本章小结  23-24
第三章分层隐马尔可夫模型  24-34
  3.1 模型结构  24-26
  3.2 基本算法  26-31
    3.2.1 推广的前向-后向算法  26-28
    3.2.2 推广的Viterbi 算法  28-29
    3.2.3 推广的Baum-Welch 算法  29-31
  3.3 算法实现中的问题  31-33
    3.3.1 多观察值序列训练  31-32
    3.3.2 连续观察值序列训练  32-33
  3.4 本章小结  33-34
第四章结合PCA 和FPD 的二维形状傅立叶描述子  34-44
  4.1 引言  34-35
  4.2 形状特征  35-37
  4.3 主成分分析与最远点距离  37-39
    4.3.1 主成分分析  37-39
    4.3.2 最远点距离  39
  4.4 PCA 和FPD 相结合的傅立叶描述子  39-40
  4.5 实验结果及分析  40-43
  4.6 本章小结  43-44
第五章二维形状识别中模型建立及模型优化  44-56
  5.1 二维形状层次特性  44
  5.2 遗传算法  44-47
    5.2.1 遗传算法简介  44-45
    5.2.2 遗传算法基本结构  45-47
  5.3 基于GA 的HHMM 结构优化  47-52
    5.3.1 编码  47-48
    5.3.2 目标函数及适应度计算  48
    5.3.3 遗传算子设计  48-51
    5.3.4 系统与方法  51-52
  5.4 实验结果及分析  52-55
  5.5 本章小结  55-56
第六章总结与展望  56-58
  6.1 研究内容总结  56
  6.2 未来工作展望  56-58
参考文献  58-62
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  62-63
致谢  63-64

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