两种目标匹配方式：如何匹配效果

2023-06-28 理论教育版权反馈

【摘要】：最常用的方法是用下式并考虑同特征一起使用的权值规范化：sj=uj-fij （3-3）如果Sk是最高相似度值，则标记物体为k类。因此，物体识别问题可以认为是图形匹配问题。在目标识别的多数应用中，待识别的物体可能是部分可见的。

可以这样定义目标匹配识别：给定一幅包含一个或多个物体的图像和一组对应物体模型的标记，系统应将标记正确地分配给图像中对应的物体或区域集合。对应于向量（定量描述）与串和树（结构描述）的模式组合形式，一般采用直接匹配和符号匹配两类方式。

1.直接匹配

假设每一个特征类别是由它的特征来表示的。即假设第i类物体的第j个特征值表示为f_ij。对于一个未知物体，其特征表示为u_j。该物体和第i类的相似性由下式给出：

式中，w_j是第j个特征的权值，权值的选择是以特征的相对重要性为基础的；第j个特征相似值是s_j，它可以是绝对差、规范化差或其他距离测量值。最常用的方法是用下式并考虑同特征一起使用的权值规范化：

s_j=u_j-f_ij （3-3）

如果S_k是最高相似度值，则标记物体为k类。在此方法中，使用的特征可能是局部的，也可能是全局的。注意此方法没有使用特征之间的任何联系。

2.符号匹配

一个物体不仅可以用它的特征来表示，而且可以用特征之间的联系来表示。特征之间的关系可以是空间的，或者是其他形式的。在这样的情况下，物体可能被表示为一个图形。图形的每一个节点都表示一个物体，弧线连接节点表示物体之间的联系。因此，物体识别问题可以认为是图形匹配问题。

一个图形匹配问题可以定义如下：有两个图形G₁和G₂，包含N_ij个节点，其中i表示图形数，j表示节点数，节点j和节点k之间的联系表示为R_jk。在图形上定义一个相似性测量值，该测量值包含了所有节点和函数的相似性。

在目标识别的多数应用中，待识别的物体可能是部分可见的。因此，一个识别系统必须能从物体的部分视图来识别它们。那些使用整体特征和要求所有特征都存在的识别方法在这些应用中是行不通的。在某种意义上，部分视图识别问题和图形学中研究的图形嵌入问题是类似的。但当我们开始考虑节点相似性和节点之间关系时，物体识别中的问题与图形学问题就不同了。

两种目标匹配方式：如何匹配效果

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