《複雜幾何對象的特徵提取及分類和檢索研究》是依託北方工業大學，由宋瑞霞擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：複雜幾何對象的特徵提取及分類和檢索研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：宋瑞霞
- 依託單位：北方工業大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
針對平面或立體的由多個幾何對象構成的複雜群組，研究：1.在對複雜群組作整體數學表達時，怎樣消除通常不可避免的Gibbs現象？2.面對大量的複雜群組，怎樣給出群組間差別的量化標準？3.複雜群組的信息處理將面對巨量數據，怎樣設計有效的實用算法？4.怎樣檢驗前述3個問題的研究成果的實效？這4個問題在對象分類、模式識別等領域有重要的實用價值。本項研究的基本思想基於非連續正交完備函式V-系統的理論；V-系統的基礎理論由申請人提出、並在上一個國家自然基金項目中完成，此為已有基礎；本項目將聚焦V-系統的特殊性質進行深入研究，給出多變數V-系統的構造性定義與算法，緊密結合商標檢索和模型重用的實際背景，提供具體實踐檢驗的成功例證。本項目的特色首先表現在對複雜群組整體特徵的關注，創新在於揚棄連續的正交函式系、而選用非連續的V-系統，解決複雜群組含有間斷特性的瓶頸難點問題，並強調以商標檢索來檢驗理論成果的實效。
結題摘要
理論上，完善了本項目的重要數學工具——V-系統的數學理論，得到了數學結構更加完善的V-多小波構造原理、以及V-多小波的存在性理論；套用上，主要致力於群組對象的特徵表達及其分類檢索，從相對簡單的2D圖像的特徵提取，到複雜的3D模型群組的特徵提取，展現了V-系統與經典正交函式系相比較的優勢。 項目組共發表學術論文26篇（其中SCI收錄5篇、EI收錄12篇，核心期刊9篇）。 本項目搭建了比較完善的計算機工作平台，目前的平台無論是針對圖像群組還是3D模型群組，處理起來都方便自如，能處理的3D格線數據量達到百萬級。並針對2D商標檢索和3D模型檢索，提供了典型資料庫的例證檢測數據。研究成果具有鮮明的特色，充分體現了本課題的重要數學理論——V-系統的特點。 V-系統在複雜幾何對象的特徵提取及分類和檢索中的相關套用研究，主要體現在下面幾個方面： ①幾何造型的2D、3D 整體表達與頻譜分析。該項研究可用於幾何對象的特徵提取進而模式識別，已在多個通用資料庫里得到有效性驗證。 ②在商標註冊領域，提供商標查重的新途徑。V-系統對複雜邊界的商標圖像的分類與識別有優勢。 ③數字圖像的處理。包括圖像消噪、圖像增強、圖像融合等，可以有效提高圖像的質量。 ④ 在3D模型的數字水印方面，提出一種魯棒性較強的水印植入方案，是頻域水印的一個突破。 ⑤ 分形的頻譜分析。藉助V-系統可以對分形進行頻譜分析，從另一個角度對自然現象進行刻畫，並可用於某些自然現象的預警，是一項創新性研究。
