Классификация двумерных фигур с использованием скелетно-геодезических гистограмм толщин-расстояний

Классификация двумерных фигур с использованием скелетно-геодезических гистограмм толщин-расстояний

Автор: Ломов Никита Александрович, Сидякин Сергей Владимирович, Визильтер Юрий Валентинович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений: Распознавание образов

Статья в выпуске: 2 т.41, 2017 года.

Бесплатный доступ

В работе рассматривается задача классификации бинарных изображений двумерных фигур. При этом в качестве дескриптора формы фигуры предлагается использовать скелетно-геодезическую гистограмму толщин-расстояний. Дескрипторы формы, основанные на статистиках парных расстояний между точками фигуры, хорошо известны. Известно также, что гистограммы парных геодезических расстояний между точками фигуры обладают устойчивостью к гибким деформациям частей фигуры, при которых не нарушается топология фигуры и мало изменяется её локальная толщина. Предложенный новый дескриптор представляет собой совместную гистограмму скелетно-геодезических расстояний и разностей локальных толщин между точками фигуры. Такая статистика является более информативной за счёт использования дополнительной информации о локальной толщине фигуры. Кроме того, предложенный подход к её вычислению на основе анализа рёбер непрерывного скелета и областей их притяжения позволяет значительно ускорить время расчёта по сравнению с гистограммами геодезических расстояний. Приведены результаты экспериментов, подтверждающих эффективность применения предложенного дескриптора в задачах классификации двумерных фигур.

Еще

Анализ бинарных фигур, классификация, непрерывные скелеты, скелетно-геодезические расстояния, гистограммы

Короткий адрес: https://sciup.org/14059555

IDR: 14059555   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-2-227-236

Список литературы Классификация двумерных фигур с использованием скелетно-геодезических гистограмм толщин-расстояний

  • Местецкий, Л.М. Непрерывная морфология бинарных изображений. Фигуры, скелеты, циркуляры/Л.М. Местецкий. -М.: Физматлит, 2009. -288 с. -ISBN: 978-5-922110-50-1.
  • Chui, H. A new point matching algorithm for non-rigid registration/H. Chui, A. Rangarajan//Computer Vision and Image Understanding. -2003. -Vol. 89, Issue 2-3. -P. 114-141. - DOI: 10.1016/S1077-3142(03)00009-2
  • Aslan, C. Disconnected skeleton: shape at its absolute scale/C. Aslan, A. Erdem, E. Erdem, S. Tari//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2008. -Vol. 30, Issue 12. -P. 2188-2203. - DOI: 10.1109/TPAMI.2007.70842
  • Bai, X. Path similarity skeleton graph matching/X. Bai, L. Latecki//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2008. -Vol. 30, Issue 7. -P. 1282-1292. - DOI: 10.1109/TPAMI.2007.70769
  • Belongie, S. Shape matching and object recognition using shape contexts/S. Belongie, J. Malik, J. Puzicha//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2002. -Vol. 24, Issue 4. -P. 509-522. - DOI: 10.1109/34.993558
  • Latecki, L. Shape similarity measure based on correspondence of visual parts/L. Latecki, R. Lakamper//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2000. -Vol. 22, Issue 10. -P. 1185-1190. - DOI: 10.1109/34.879802
  • Ling, H. Shape classification using the inner-distance/H. Ling, D. Jacobs//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2007. -Vol. 29, Issue 2. -P. 286-299. - DOI: 10.1109/TPAMI.2007.41
  • Felzenszwalb, P.F. Hierarchical matching of deformable shapes/P.F. Felzenszwalb, J.D. Schwartz//CVPR '07. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. -2007. -P. 1-8. - DOI: 10.1109/CVPR.2007.383018
  • Bronstein, A.M. Analysis of two-dimensional non-rigid shapes/M.M. Bronstein, A.M. Bruckstein, R. Kimmel//International Journal of Computer Vision. -2008. -Vol. 78, Issue 1. -P. 67-88. - DOI: 10.1007/s11263-007-0078-4
  • Sebastian, T.B. Recognition of shapes by editing their shock graphs/T.B. Sebastian, P.N. Klein, B.B. Kimia//IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. -2004. -Vol. 26, Issue 5. -P. 550-571. - DOI: 10.1109/TPAMI.2004.1273924
  • Siddiqi, K. Shock graphs and shape matching/K. Siddiqi, A. Shokoufandeh, S. Dickinson, S. Zucker//International Journal of Computer Vision. -1999. -Vol. 35, Issue 1. -P. 13-32. - DOI: 10.1023/A:1008102926703
  • Домахина, Л.Г. Скелетная сегментация и циркулярная морфология многоугольников: дис. … канд. физ.-мат. наук: 01.01.09: защищена 16.05.2014/Домахина Людмила Григорьевна. -М.: МГУ, 2013. -149 с.
  • Местецкий, Л.М. Медиальная ширина фигуры -дескриптор формы изображений/Л.М. Местецкий//Машинное обучение и анализ данных. -2014. -Т. 1, № 9. -С. 1291-1318.
  • Bai, X. Integrating contour and skeleton for shape classification/X. Bai, W. Liu, Z. Tu//IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops). -2009. -P. 360-367. - DOI: 10.1109/ICCVW.2009.5457679
  • Shen, W. Shape recognition by combining contour and skeleton into a mid-level representation/W. Shen, X. Wang, C. Yao, X. Bai//Proceedings of the 6-th China Conference on Pattern Recognition (CCPR). -2014. -P. 391-400. - DOI: 10.1007/978-3-662-45646-0_40
  • Sun, K.B. Classification of contour shapes using class segment sets/K.B. Sun, B.J. Super//CVPR '05 Proceedings of the 2005 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. -2005. -Vol. 2. -P. 727-733. - DOI: 10.1109/CVPR.2005.98
  • Lafon, S. Diffusion maps and geometric harmonics/S. Lafon//PhD thesis. -Yale University, Dept. of Mathematics & Applied Mathematics, 2004.
  • Coifman, R. Diffusion maps/R. Coifman, S. Lafon//Applied and Computational Harmonic Analysis. -2006. -Vol. 21(1). -P. 5-30. - DOI: 10.1016/j.acha.2006.04.006
  • Osada, R. Matching 3D models with shape distributions/R. Osada, T. Funkhouser, B. Chazelle, D. Dobkin//SMI '01 Proceedings of the International Conference on Shape Modeling & Applications. -2001. -P. 154-166. - DOI: 10.1109/SMA.2001.923386
  • Hamza, A.B. Probabilistic shape descriptor for triangulated surfaces/A.B. Hamza, H. Krim//IEEE International Conference on Image Processing. -2005. -Vol. 1. -P. 1041-1044. - DOI: 10.1109/ICIP.2005.1529932
  • Wang, X. Bag of Contour Fragments for Robust Shape Classification/X. Wang, B. Feng, X. Bai, W. Liu, L.J. Latecki//Pattern Recognition. -2014. -Vol. 47, Issue 6. -P. 2116-2125. - DOI: 10.1016/j.patcog.2013.12.008
  • Bai, X. Shape vocabulary: A robust and efficient shape representation for shape matching/X. Bai, C. Rao, X. Wang//IEEE Transactions on Image Processing. -2014. -Vol. 23, Issue 9. -P. 3935-3949. - DOI: 10.1109/TIP.2014.2336542
  • Ломов, Н.А. Площадь дискового покрытия -дескриптор формы изображения/Н.А. Ломов, Л.М. Местецкий//Компьютерная оптика. -2016. -Т. 40, № 4. -С. 516-525. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-4-516-525
  • Sivic, J. Video google: A text retrieval approach to object matching in videos/J. Sivic, A. Zisserman//Proceedings of the 9-th International Conference on Computer Vision. -2003. -Vol. 2. -P. 1470-1477. - DOI: 10.1109/ICCV.2003.1238663
  • Wang, J. Locality-constrained linear coding for image classification/J. Wang, J. Yang, K. Yu, F. Lu, T. Huang, Y. Gong//IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). -2010. -P. 3360-3367. - DOI: 10.1109/CVPR.2010.5540018
  • Сидякин, С.В. Разработка алгоритмов построения морфологических спектров для анализа цифровых изображений и видеопоследовательностей: дис. … канд. физ.-мат. наук: 05.13.17/Сидякин Сергей Владимирович. -Москва: ВЦ РАН, 2013. -163 с.
  • Li, Y. A hierarchical shape tree for shape classification/Y. Li, J. Zhu, F. Li//25th International Conference of Image and Vision Computing New Zealand. -2010. -P. 1-6. - DOI: 10.1109/IVCNZ.2010.6148820
  • Lim, K.-L. Shape classification using local and global features/K.-L. Lim, H.K. Galoogahi//Fourth Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT). -2010. -P. 115-120. - DOI: 10.1109/PSIVT.2010.26
  • Ozay, M. Compositional hierarchical representation of shape manifolds for classification of non-manifold shapes/M. Ozay, U.R. Aktas, J.L. Wyatt, A. Leonardis//IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). -2015. -P. 1662-1670. - DOI: 10.1109/ICCV.2015.194
  • Johnson, D.B. Efficient algorithms for shortest paths in sparse networks/D.B. Johnson//Journal of the ACM. -1977. -Vol. 24, Issue 1. -P. 1-13. - DOI: 10.1145/321992.321993
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©