基于形态和约束结构的几何哈希法

几何哈希法,作为一种有效的模型搜索算法,在物体识别中有着重要的应用。现有的几何哈希法仅适合于仿射变换下的二维景物识别,论文提出了适合透视投影变换下三维物体识别的几何哈希方法。该方法利用物体的三维形态和物体中具有射影不变量的几何约束结构来构造哈希表。一方面,几何约束结构提供了物体模型的索引功能;另一方面,物体的三维形态提供了物体成像位姿的有关信息,使后续的匹配验证得以简化。实验中使用人造物体对该方法进行了验证,实验表明该方法正确有效。

基于Harris和几何哈希法的目标匹配

复杂环境下的目标匹配会受到物体缩放、旋转、遮挡及光强变化等影响,是模式识别领域的一项难题。针对该问题,提出一种基于Harris算法和改进几何哈希法的目标匹配方法。利用Harris角点提取算法检测兴趣点,通过改进的几何哈希法实现多目标匹配。实验结果表明,该方法可实现复杂环境下的目标匹配,提高匹配精度和速度。

基于改进几何哈希法的矢量图形检索

针对图形文件以矢量方式记录几何实体的特点,提出了一种基于改进几何哈希法的图形检索算法。与图像的对应处理方式相比,该算法充分利用图形的矢量信息,以实体基准点和实体的准确几何形式描述几何实体;在检索过程中,每个图形实体仅有基准点参与排序和查询,哈希表数据组织形式简单,查询速度快;通过验证图形实体属性,保证了查询结果的准确性。最后以矢量图形文件为图例,验证了方法的有效性。

基于特征点匹配和哈希法的图像检索方法

提出一种基于点特征匹配和几何型哈希法的图像检索方法。利用小波变换提取图像的突变点,以点为中心划定一小块区域,将图像划分成图像块。提取块的低层次特征矢量,将两幅图像之间的匹配转换成图像块之间的匹配。并采用几何型哈希索引方法实现图像的快速检索。实验证明,这种方法能够取得较高的检索精度,且对图像形变以及局部遮挡等都有较好的适应能力。

模糊保险箱算法的模板校准参数优化研究

在模糊保险箱(fuzzy vault)算法的具体实现中,几何哈希法是一种用于生物特征模板自动校准的常见技术。针对算法实现时的参数取值模糊问题,研究了影响Fuzzy Vault模板匹配精度的3个参数:图片像素大小、哈希表基点数和哈希表量化参数(α和β)。通过设计单因素实验方法,得到了这3个参数的最优取值范围,并改进了Fuzzy Vault算法细节点的提取范围和基点距离的选取规则,最后基于FVC指纹数据库对算法优化前后的匹配精度进行对比实验。结果表明,优化后算法的拒真率(false rejection rate,FRR)至少降低了9.84%,认假率(false acceptance rate,FAR)至少降低了7.12%,说明该优化方案提高了算法的匹配精度,具有一定的鲁棒性和实用性。

基于直线基元的实时定位与匹配方法

为实现工业过程中对工件的实时定位,提出一种基于直线基元的几何哈希法实时定位与匹配方法。离线学习模板过程,提取图像中的直线基元,选择其中两个直线基元构建基底,量化剩余基元并建立几何哈希表;在线实测图像中,选择一组直线基元构成基底,量化剩余基元,通过坐标在几何哈希表中查询对应的基底并投票,来实现实时定位与匹配。实验证明,该方法对于工件的定位与匹配,实时性好、准确性高。

系统识别与模式识别

IELDVD060:9286:29507-253 0607810 通过由红外传感器得到信号的参数模型进行的表面区别和位置估计=Surface differentiation and position esti- mation by parametric modeling of signals obtained with infrared sensors[会,英]//Aytac,T．//Signal Processing and Communications Applications Conference,2004． Proceedings of the IEEE 12th．-253-256(A)