轮廓关键点集与形状分类：一种鲁棒方法

"基于轮廓关键点集的形状分类* (2010年)" 形状分类是计算机视觉中的核心问题，涉及到图像分析、模式识别等多个领域。本文提出的是一种利用轮廓关键点集（Contour Critical Point Sets，简称CCPS）来解决形状分类的新方法。这种方法特别针对大的非线性失真和结构或关联失真的情况，这些问题常常使传统的形状分类方法失效。 轮廓关键点是指那些在形状边界上具有特殊意义的点，如拐点、尖点等。这些点对于描述形状的特征至关重要。作者提出了一种名为Inner-Distance Shape Context (IDSC) 的新特征表示方法来描述关键点。IDSC不仅考虑了关键点的局部特性，还同时捕捉了形状的整体结构信息。这种结合局部和全局特性的方法提高了对遮挡、非线性变形等干扰因素的鲁棒性。 文章中，作者首先通过精心设计的方法提取轮廓关键点并计算其IDSC特征。接着，构建了基于这些特征的形状轮廓关键点集模型。然后，采用三级贝叶斯分类器进行形状分类。这种分类策略允许在同一形状类别内的不同样本的关键点之间建立联系，从而提高识别准确性。 实验结果证明了该方法的有效性。在KTH形状数据库上，该方法实现了100%的分类精度，且在处理108个测试形状时仅需8秒，这是当时已知的最佳分类性能。此外，该方法在广泛应用的 MPEG-7 形状数据库上也取得了令人满意的结果。 关键词：形状分类、轮廓关键点集、Inner-Distance Shape Context、贝叶斯分类器 该研究对计算机视觉领域的形状分析和分类技术做出了重要贡献，提供了一种在复杂失真条件下仍然能够有效识别形状的全新途径。它强调了关键点的选取和特征表示对于提高形状分类鲁棒性的重要性，为后续的相关研究提供了理论基础和技术参考。