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形状描述与匹配的理论与应用研究的中期报告
一、研究背景和意义
形状描述与匹配是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它涉及到图像处理、模式识别、图形学等多个领域，是许多应用的核心。例如，在医学图像中，形状描述与匹配可以用于病灶的自动检测和分割；在工业制造中，它可以用于零件的质量检测和精确配合；在军事领域中，它可以用于目标识别和追踪。因此，对形状描述与匹配的理论和应用进行研究对于推动计算机视觉的发展和实现其应用具有十分重要的意义。
二、研究内容和进展
形状描述与匹配涉及到多个方面的内容，如特征提取、相似度度量、匹配算法等。已有的研究主要集中在以下几个方面：
1.基于局部特征的描述与匹配
不同的目标形状可能存在着多个角度、尺度、光照等变化，这对形状描述与匹配的准确性和鲁棒性提出了挑战。基于局部特征的描述与匹配可以有效地解决这些问题。目前，研究者们使用局部特征检测器（如SIFT、SURF等）检测特征点，再通过描述符（如BagofWords、BRIEF等）将特征点的信息转化为向量，最后通过向量间的相似度度量来完成形状匹配的任务。这种方法在实际应用中取得了良好的效果，但是仍然存在着一些局限性。
2.基于全局形状特征的描述与匹配
全局形状特征是指在目标形状上提取出的不依赖于局部特征的特征。这种方法适用于目标形状的变化范围较小，即目标形状只存在少量的旋转、缩放等变换的情况。基于全局形状特征的描述与匹配方法包括使用轮廓、边缘、形状重心等特征来描述目标形状，并通过相应的相似度度量方法来完成匹配。
3.基于深度学习的描述与匹配
深度学习在计算机视觉领域的应用十分广泛，许多研究者将其应用于形状描述与匹配任务。基于深度学习的形状描述与匹配方法主要包括使用卷积神经网络（CNN）提取特征，使用循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络来完成匹配任务。
三、研究亟待解决的问题
目前，形状描述与匹配领域还存在着许多亟待解决的问题。其中包括：
1.不同形状描述方法之间的联合使用和比较
目前，已经提出了多种形状描述方法，但是如何有效地将不同的形状描述方法联合使用起来，并对它们进行比较和评价，仍需要进一步的研究。
2.复杂场景下的形状匹配
在复杂场景下，目标形状可能被遮挡、扭曲等，这对形状描述与匹配的准确性提出了挑战。如何解决这种情况下的形状匹配问题，也是目前需要解决的一个重要问题。
3.形状描述和匹配的效率和实时性
在一些应用场景中，需要对大量的目标图像进行形状描述和匹配，如何提高形状描述和匹配的效率和实时性，也是一个重要问题。
四、研究展望
形状描述与匹配是计算机视觉领域中的研究难点之一，也是许多应用的关键。未来的研究方向包括：
1.深入研究基于局部特征的描述和匹配方法，并将其与其他形状描述和匹配方法相结合，以提高形状描述和匹配的准确性和鲁棒性。
2.研究基于深度学习的形状描述和匹配方法，在不同的应用场景中进行验证和比较，并进一步提高深度学习在形状描述和匹配中的应用效果。
3.将形状描述和匹配的方法应用到实际的应用场景中，并深入探索在不同领域的应用，如医学图像、工业制造等。
总之，形状描述与匹配的理论和应用研究还有很大的发展空间和挑战，需要不断地进行深入的研究和探索。