公开(公告)号：CN113191361B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202110418108.2

申请日：2021-04-19

Applicant: 苏州大学

Inventor： 杨剑宇 ,  李一凡 ,  闵睿朋 ,  黄瑶

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种形状识别方法，提取形状样本的轮廓关键点；定义各关键点处的近似偏置曲率值并判断关键点处的凹凸性，以获取候选分割点；调整曲率筛选阈值，得到形状分割点；计算最小分割代价进行形状分割，得到若干子形状部分；构建形状样本的拓扑结构；使用形状的全尺度可视化表示方法，得到对应子形状部分的特征表达图像；将各特征表达图像输入卷积神经网络进行训练，学习得到各子形状部分的特征向量；构造形状样本的特征矩阵；构建图卷积神经网络；训练图卷积神经网络，获取测试样本的特征矩阵和邻接矩阵，并输入至训练好的图卷积网络模型中，实现形状分类识别。

公开(公告)号：CN113191361A

公开(公告)日：2021-07-30

申请号：CN202110418108.2

申请日：2021-04-19

Applicant: 苏州大学

Inventor： 杨剑宇 ,  李一凡 ,  闵睿朋 ,  黄瑶

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种形状识别方法，提取形状样本的轮廓关键点；定义各关键点处的近似偏置曲率值并判断关键点处的凹凸性，以获取候选分割点；调整曲率筛选阈值，得到形状分割点；计算最小分割代价进行形状分割，得到若干子形状部分；构建形状样本的拓扑结构；使用形状的全尺度可视化表示方法，得到对应子形状部分的特征表达图像；将各特征表达图像输入卷积神经网络进行训练，学习得到各子形状部分的特征向量；构造形状样本的特征矩阵；构建图卷积神经网络；训练图卷积神经网络，获取测试样本的特征矩阵和邻接矩阵，并输入至训练好的图卷积网络模型中，实现形状分类识别。