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基于轮廓点集顺序关系的形状匹配方法研究的中期报告
一、研究背景和意义：
在计算机视觉领域中，形状匹配一直是一个难点问题。采用传统的基于特征描述子的方法容易受到噪声、遮挡等干扰的影响，匹配结果不稳定。基于轮廓点集的形状匹配方法可以优化这些问题。该方法使用轮廓点集的顺序关系建立形状匹配模型，因为顺序关系能够帮助描述物体轮廓的特征，提高匹配精度。这种方法广泛应用于模式识别、物体跟踪、智能交通系统等领域，具有很高的研究价值和实际应用价值。
二、研究主要内容和进展：
1.对比分析了目前常用的形状匹配方法，发现基于轮廓点集的方法比其他方法具有更好的性能。
2.设计了一个基于轮廓点集顺序关系的形状匹配模型。首先将轮廓点集按照一定的顺序进行编号，并根据点集之间的距离信息构建了不同形状特征的描述子。通过比较这些描述子的相似度，可以实现形状匹配。
3.在模拟实验中，我们测试了该方法的匹配精度和鲁棒性。结果表明，该方法能够快速、准确地匹配不同形状的轮廓点集，并能够抵抗一定程度的干扰和噪声。
三、未来研究方向和展望：
基于轮廓点集顺序关系的形状匹配方法是一个非常有前途的研究领域，未来的工作可以从以下几个方向展开：
1.优化匹配算法，提高匹配精度和鲁棒性。
2.引入深度学习的方法，提高匹配效率和精度。
3.拓展该方法的应用范围，包括医学影像分析、工业质检等领域。
我们相信，随着研究的深入，该方法将会取得更加突出的成果和应用价值。