[發(fā)明專利]基于熱核特征的物體二維形狀分類方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810905461.1
• 申請日: 2018-08-10
• 公開（公告）號: CN110826580B
• 公開（公告）日: 2023-04-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫德超;王仁芳;畢春躍
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江萬里學(xué)院
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/74;G06T17/00
• 代理公司: 寧波誠源專利事務(wù)所有限公司 33102
• 代理人: 方聞俊;孫盼峰

1.基于熱核特征的物體二維形狀分類方法，用于實現(xiàn)對模型庫內(nèi)多個物體二維圖像的分類，其特征在于，所述基于熱核特征的物體二維形狀分類方法包括如下步驟1至步驟5：

步驟1，獲取所述模型庫內(nèi)各物體二維圖像的形狀信息；其中，所述物體二維圖像的形狀信息包括物體形狀和物體形狀邊界，所述物體形狀標記為O，所述物體形狀的邊界標記為

步驟2，對獲取的各所述形狀信息分別做三維建模，分別對應(yīng)生成具有光滑表面且封閉的三維網(wǎng)格模型；其中，任一個所述三維網(wǎng)格模型的生成過程包括如下步驟2-1至步驟2-8：

步驟2-1，提取所述物體二維圖像的物體形狀；其中，所述物體形狀標記為O，所述物體形狀的邊界標記為

步驟2-2，計算所述物體形狀的直骨架，得到所述物體形狀內(nèi)的多個塊區(qū)域；其中，所述物體形狀內(nèi)的塊區(qū)域數(shù)量標記為N，第i個塊區(qū)域標記為s_i，1≤i≤N，s_i為一個具有k個頂點的多邊形，所述塊區(qū)域s_i的邊界標記為所述邊界上的任一頂點標記為p_g，所述頂點p_g的三維坐標標記為p_g(x_g,y_g,z_g)；

r表示頂點p_g到所述物體形狀O的邊界的最短距離；

步驟2-3，針對所述物體形狀內(nèi)的各塊區(qū)域做內(nèi)部約束三角化處理，使得所述各塊區(qū)域被對應(yīng)地分成多個小三角形；其中，經(jīng)內(nèi)部約束三角化處理后，所述塊區(qū)域s_i被對應(yīng)地分成小三角形的總數(shù)量標記為1≤i≤N；

步驟2-4，計算所述各塊區(qū)域所對應(yīng)分成的各小三角形對應(yīng)頂點的三維坐標；其中，所述塊區(qū)域s_i內(nèi)的第j個小三角形Tr_j所對應(yīng)頂點的三維坐標標記為和是已知的，頂點的縱坐標值計算公式如下：

其中，α_g表示小三角形上的頂點所對應(yīng)的角度，α_g-1表示小三角形上的頂點所對應(yīng)的角度；

步驟2-5，根據(jù)所得各小三角形所對應(yīng)頂點的三維坐標，得到各頂點所對應(yīng)的拉普拉斯算子；其中，所述頂點對應(yīng)的拉普拉斯算子標記為△u(j)：

u(j)表示所述頂點的熱量值；α_wj和β_wj表示分別與頂點和頂點之間連線所相對的夾角的角度，A(w)為與頂點所鄰接的所有小三角形面積之和的三分之一；

步驟2-6，根據(jù)所得各頂點所對應(yīng)的拉普拉斯算子以及所述步驟2-4計算后各頂點坐標的三維坐標值，對所述各小三角形的頂點位置分別進行更新，對應(yīng)得到各小三角形所對應(yīng)頂點的更新后頂點坐標；其中，

其中，△為小三角形所對應(yīng)任一頂點的拉普拉斯算子，△X＝0和△Y＝0表示對所述物體二維形狀邊界的約束；A為與頂點所鄰接的所有小三角形面積之和的三分之一；η為控制物體所對應(yīng)三維網(wǎng)格模型高度的參數(shù)；

步驟2-7，判斷步驟2-6中所述各更新后頂點坐標收斂到預(yù)設(shè)誤差范圍內(nèi)時，則執(zhí)行步驟2-8；否則，轉(zhuǎn)至執(zhí)行步驟2-5；

步驟2-8，生成表面光滑且封閉的三維網(wǎng)格模型；

步驟3，提取各所述三維網(wǎng)格模型的各頂點的熱核特征；其中，所述三維網(wǎng)格模型的頂點的熱核特征提取包括如下步驟3-1至步驟3-2：

步驟3-1，將非剛性的三維網(wǎng)格模型作為二維流形，根據(jù)熱核理論，獲取所述二維流形上的任一頂點在任一時刻的熱核；其中，所述二維流形上的任一頂點標記為該頂點在任一時刻t_n所對應(yīng)的熱核標記為

其中，λ_q表示頂點所對應(yīng)拉普拉斯算子的第q個特征值，表示該頂點所對應(yīng)拉普拉斯算子的第q個特征值所對應(yīng)的特征向量；

步驟3-2，設(shè)定時間域，并將獲取的所述各頂點所對應(yīng)的熱核限制在所述時間域上，得到所述各頂點的熱核特征；其中，所述時間域標記為t，所述頂點在所述時間域t上的熱核特征標記為

其中，N'的值由在所述時間域t內(nèi)所選取時間節(jié)點的個數(shù)來決定；

步驟4，通過聚類方法構(gòu)建所述模型庫的特征詞典，把所得每個三維網(wǎng)格模型的熱核特征投影到所述特征詞典上，分別對應(yīng)生成針對每個三維網(wǎng)格模型的統(tǒng)一特征描述子；其中，所述三維網(wǎng)格模型的統(tǒng)一特征描述子生成過程包括如下步驟4-1至步驟4-5；

步驟4-1，構(gòu)建聚類中心集合，由所述模型庫內(nèi)所有頂點所對應(yīng)的熱核特征形成熱核特征集合，并在所述熱核特征集合中，隨機選取一個三維網(wǎng)格模型的任意一個頂點所對應(yīng)的熱核特征作為第一個聚類中心；其中，所述聚類中心集合標記為C，該聚類中心集合內(nèi)的聚類中心個數(shù)為J；

步驟4-2，針對所述熱核特征集合中的每一個熱核特征，計算與該熱核特征最近聚類中心的歐式距離，并計算所述熱核特征集合中各熱核特征所對應(yīng)歐式距離的距離和值；其中，熱核特征與該熱核特征最近聚類中心的歐式距離標記為所述熱核特征集合中各熱核特征所對應(yīng)歐式距離的距離和值標記為

步驟4-3，在所述熱核特征集合中，計算各熱核特征被選取作為聚類中心的選中概率，并以所得所有選中概率中的最大值所對應(yīng)的熱核特征作為新的聚類中心；其中，設(shè)定所述熱核特征集合中任一個熱核特征被選取作為聚類中心的選中概率標記為

步驟4-4，重復(fù)執(zhí)行步驟4-2和步驟4-3，直到選取得到預(yù)設(shè)數(shù)量的聚類中心，并將所選取的所有聚類中心作為初始聚類中心放置到所述聚類中心集合C中；其中，所述聚類中心的預(yù)設(shè)數(shù)量設(shè)置為J'；

步驟4-5，將步驟4-4中所述聚類中心集合中的所有聚類中心作為特征單詞庫，并將該聚類中心集合中的任一聚類中心作為所述特征單詞庫中的單詞，根據(jù)每個頂點所對應(yīng)熱核特征到所述特征單詞庫內(nèi)各單詞的歐式距離，將所述頂點的熱核特征映射到距離最短的單詞中，統(tǒng)計每個單詞在任一個三維網(wǎng)格模型的所有熱核特征中出現(xiàn)的頻數(shù)，得到每個三維網(wǎng)格模型所對應(yīng)的統(tǒng)一特征描述子；

步驟5，根據(jù)所得針對各所述三維網(wǎng)格模型的統(tǒng)一特征描述子，對所述模型庫內(nèi)各三維網(wǎng)格模型做相似性度量，實現(xiàn)對多個所述物體二維形狀的分類；其中，對物體二維形狀的相似性度量和分類過程分別對應(yīng)如下步驟5-1和步驟5-2：

步驟5-1，根據(jù)所得各三維網(wǎng)絡(luò)模型對應(yīng)的統(tǒng)一特征描述子做相似性度量，得到各三維網(wǎng)格模型之間的歐式距離，并將與任一個三維網(wǎng)格模型具有最小歐式距離的三維網(wǎng)格模型作為該任一個三維網(wǎng)格模型的同類；其中，所述三維網(wǎng)格模型之間的歐式距離計算方式如下：

計算任意兩個所述三維網(wǎng)格模型之間的歐式距離；其中，所述任意兩個三維網(wǎng)格模型分別標記為G和Y，所述三維網(wǎng)格模型G和三維網(wǎng)格模型Y之間的歐式距離標記為d_BOW(G,Y)：

d_BOW(G,Y)＝||f(G)-f(Y)||₂；

f(G)表示所述三維網(wǎng)格模型G所對應(yīng)的統(tǒng)一特征描述子，f(Y)表示所述三維網(wǎng)格模型Y所對應(yīng)的統(tǒng)一特征描述子；||·||₂表示計算兩個向量之間的歐式距離；

步驟5-2，將作為同類的三維網(wǎng)格模型所對應(yīng)的各物體二維形狀歸為一類，實現(xiàn)對多個物體二維圖像的分類。