《基於3D/2D內在約束的複雜形狀描述及抽象特徵研究》是依託大連理工大學,由賈棋擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於3D/2D內在約束的複雜形狀描述及抽象特徵研究
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：賈棋
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
形狀分析是通過提取圖像中目標的形狀特徵對圖像進行識別和理解的過程，是計算機視覺領域的重要研究課題。現有的研究方法主要集中在傳統的2D圖像處理技術上，對複雜形狀的識別及形狀結構和含義的抽象表示還有待研究。認知學的相關研究結果表明3D信息可以有效的輔助2D圖像的分析，且高層次的特徵表示更易於識別和理解。. 因此本項目以研究3D與2D之間的幾何約束問題為基礎，通過特徵之間的映射關係獲取形狀元素之間的對應關係；針對複雜形狀的描述問題，研究在3D/2D約束下的複雜形狀的分解、配準問題，並藉助特徵融合的方法研究異面形狀的不變特徵表示問題；針對形狀抽象特徵的構造，以獲取反映形狀結構及含義的特徵為目的，將形狀分析的研究從低層次的幾何屬性度量分析轉向中、高層次的特徵關聯與結構分析。項目的成功實施不僅是對3D-2D的形狀分析方法的有益探索，同時也是對現有的形狀分析方法的重要延伸和有效補充。
結題摘要
形狀分析是通過提取圖像中目標的形狀特徵對圖像進行識別和理解的過程，是計算機視覺領域的重要研究課題。現有的研究方法主要集中在傳統的2D圖像處理技術上，對複雜形狀的識別及形狀結構和含義的抽象表示還有待研究。本項目以研究3D與2D之間的幾何約束問題為基礎，研究在3D/2D約束下的複雜形狀的特徵提取、匹配等問題，並藉助特徵融合的方法研究異面形狀的不變特徵表示問題；針對形狀抽象特徵的構造，以獲取反映形狀結構及含義的特徵為目的，將形狀分析的研究從低層次的幾何屬性度量分析轉向中、高層次的特徵關聯與結構分析。在形狀不變特徵構造方面，項目通過構造幾何約束及射影變換約束下的形狀特徵描述子，使得相關方法在射影變換下的形狀匹配結果較目前最好方法提升8%左右。可以有效的套用於符號匹配、基於輪廓的人體動作分析等方面。在基於3D與2D之間關係的空間曲線匹配方面，項目藉助特徵數理論建立3D與2D特徵點之間的關係，實現空間曲線在多視角下的匹配。尤其是空間異面直線在多視角下的匹配結果較現有最好方法不僅匹配精度有所提升，且匹配的直線數目比現有最好方法提高20%左右。可以廣泛套用於3D重建等方面。基於幾何約束的特徵點及橢圓檢測方面，通過最優傳輸理論將3D人臉映射到2D進行特徵點檢測再映射回3D，可以大幅提升特徵點檢測精度。另一方面，利用二次曲線約束加速橢圓的檢測過程使得算法在精度保持的情況下，檢測速度較目前最快方法提升20%左右，有望在工業檢測中使用。因此項目的相關成果不僅是對3D-2D的形狀分析方法的有益探索，同時也是對現有的形狀分析方法的重要延伸和有效補充，也有著廣泛的套用前景。
