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基于轮廓的形状识别方法研究的综述报告
基于轮廓的形状识别方法是一种广泛应用于计算机视觉和模式识别领域的技术，它旨在从图像中提取出有效的几何信息，然后通过比较这些信息来识别目标的形状。本文将就基于轮廓的形状识别方法进行综述，旨在介绍这一技术的原理与应用，以及近年来的研究进展。
首先，轮廓是一条二维曲线，它连接了目标的边缘像素，是描述目标形状的主要工具。在轮廓提取阶段，常用的方法包括边缘检测、阈值分割和连通性等。这些技术可以将目标从图像中分离出来，并生成目标的轮廓信息。
在基于轮廓的形状识别方法中，比较轮廓是实现目标识别的关键步骤。根据轮廓相似性度量的不同，目前常用的比较方法包括基于距离的方法、基于形状上下文的方法、基于Frechet距离的方法、基于等向性旋转不变特征的方法等等。这些方法都依赖于提取的轮廓几何信息，因此需要确保图像预处理步骤的准确性与稳定性。
除了基于轮廓的形状识别方法，在近年来，还出现了一些基于轮廓的形状变形模型。这些模型不仅适用于目标形状识别，还能用于目标形状变形的分析和建模。其中比较有代表性的是ActiveShapeModel(ASM)和ActiveAppearanceModel(AAM)。
除了这些方法之外，基于深度学习的方法也逐渐流行起来。在基于深度学习的形状识别中，常用的方法包括基于卷积神经网络(CNN)的方法和基于循环神经网络(RNN)的方法。这些方法已经在多种应用场景中得到了广泛的应用，如目标检测、面部识别、手写字符识别、场景分类等。
总之，基于轮廓的形状识别方法是一种基础且重要的技术。在计算机视觉和模式识别的应用领域中具有广泛的应用。尽管这些方法在过去已经取得了相当的进展，但是该领域仍然有很多问题有待解决，如增强该方法对复杂场景的鲁棒性、提高形状鉴别能力、快速实现和利用深度学习的优势进行形状识别等。随着技术的进步，我们期待基于轮廓的形状识别方法未来在计算机视觉和模式识别的应用领域中将会得到更广泛的应用。