基于骨架联合树结构表示的目标识别方法研究

本项目研究基于骨架联合树结构表示的目标识别方法及应用。通过找到同类物体骨架的相似结构，建立局部轮廓模板的拓扑组合方式，产生一个动态形状模板，获得一种全新、特别适用于非刚性目标的检测与识别方法。骨架联合树模型表征了同类形状之间的共同结构，建立了与样本形状的局部对应关系，同样适用于形状匹配、形状分类等热点研究问题。提出在骨架上嵌入目标纹理来提高检测精度的新颖思路。以本项目研究的方法模型为基础，研究其在计算机视觉与模式识别领域其他应用问题，包括基于内容的图像检索、医学形状的校准与分割、手写字的检测与匹配等。

本项目研究基于骨架联合树结构表示的目标识别方法及应用。提出一种基于骨架联合树模型的目标检测算法，并对与其相关的问题展开了深入的研究。研究了无监督学习骨架联合树问题，并提出了基于物体骨架共同结构的形状聚类/分类算法。同时提出了基于弯曲度比例的骨架剪枝算法。接着我们与本项目密切相关的物体形状表示、形状检索、目标检测、基于Kinect深度图像的人体骨架识别、文字检测等重要问题展开了深入研究。提出了基于高度函数的形状描述子，基于Junction点与扇形模型的目标检测算法，结合内容的形状距离学习算法，形状相似性度量融合算法，基于回归的kinect图像中人体骨架的矫正算法，以及任意方向文字检测算法等一系列重要成果。