自然场景图像中的部分形状识别方法研究

项目名称： 自然场景图像中的部分形状识别方法研究

项目编号： No.61401455

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 范慧杰

作者单位： 中国科学院沈阳自动化研究所

项目金额： 24万元

中文摘要： 目标识别是计算机视觉和模式识别的一个重要研究课题，形状作为物体在视觉感知意义下的基本特征之一，为目标识别提供了重要信息。受成像条件、以及复杂背景等因素的限制，现有的部分形状识别算法在精度和适用性上远远达不到实际应用的要求。本项目申请拟从部分形状特征入手，设计稳健的部分形状描述子，对部分形状识别算法中普遍存在的特征不一致问题和目标尺度的计算问题开展研究，并以此构建部分形状匹配算法和精识别算法，实现基于单模板的无标记自然场景图像中目标的识别和分类。在识别目标的同时更新模板形状，更新后的模板图像在对大规模图像进行识别和分类的时可以更好地适应目标局部形变和部分轮廓缺失。本课题的优势在于，提出的识别算法可以克服复杂自然场景图像中目标的刚性形变和不规则变形，实现目标的自动识别和模板自动更新，无需任何人工干预，具有良好的应用前景和实用价值。

中文关键词： 目标识别；弱标注图像；深度学习；图像修补；超分辨率重建

英文摘要： Object recognition is an important research in computer vision and pattern recognition. Shapes, as one of the basic characteristics of the objects in the sense of visual perception, provide very important information for object recognition. While limited

英文关键词： object detection；weakly labeled image；deep learning；image inpainting；super-resolution reconstruction