一种图形匹配识别系统及其实现方法

摘要

本发明针对现有技术中存在的问题，在研究了颜色和形状识别后，提出一种图形匹配识别系统及其实现方法。首先，用数码相机将贴有人工标识的待三维重构的物体拍摄成图片，然后用特征提取模块提取出图片的形状特征和颜色特征，再用特征向量归一化模块将图片的形状特征向量和颜色特征向量写进同一个特征向量中，并进行归一化，最后将归一化后的特征向量用神经网络模块进行识别。本发明的优点是它采用了基于颜色和形状的混合匹配方法，避免了计算量大的基于灰度匹配和同一标识点的多次重复匹配确认，并且利用了基于颜色种类和形状特征中的角点数特征的笛卡尔积组合而产生足够多数量的人工标识点特征，使得匹配工作一步到位，极大提高了匹配效率。

主权项

一种图形匹配识别系统，包括：数码相机，将贴有人工标识的待三维重构的物体拍摄成图片；特征提取模块，提取拍摄图片的特征向量，即提取出图片的形状特征和颜色特征，将图片的形状特征向量和颜色特征向量写进同一个特征向量中；特征向量归一化模块，将提取出的特征向量进行归一化；神经网络模块，对归一化的特征向量进行识别；其特征在于：所述特征提取模块包括：轮廓提取模块，采用基于拐点不变量的识别方法提取形状特征；识别轮廓凹角凸角个数模块，在形状特征中加入拐角凸凹性特征；所述拐角凸凹性的判定方法为：相邻两边，从一边转到另一边的内角若大于180度，则此拐角为凸，小于180度，此拐角为凹；和颜色分量提取模块，提取颜色特征。