耳廓点云形状特征匹配的路径跟随算法

来源：软件学报杂志2015年第5期北京时间：

作者：孙晓鹏,李思慧,王璐,韩枫,魏小鹏

单位：孙晓鹏，辽宁师范大学 计算机系统研究所, 辽宁 大连 116081;辽宁师范大学 计算机与信息技术学院, 辽宁 大连 11608111,李思慧，辽宁师范大学 计算机与信息技术学院, 辽宁 大连 116081;智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学), 北京 10087602,王璐，辽宁师范大学 计算机与信息技术学院, 辽宁 大连 116081;智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学), 北京 10087603,韩枫，辽宁师范大学 计算机与信息技术学院, 辽宁 大连 11608104,魏小鹏，大连理工大学 机械工程学院, 辽宁 大连 116024;辽宁省先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室(大连大学), 辽宁 大连 11662205

摘要：路径跟随算法结合凸松弛方法与凹松弛方法,通过跟随凸凹问题的解路径,近似地求解图匹配问题,具有较高的匹配精度.将路径跟随算法用于耳廓特征图的匹配问题:首先,基于PCA方法构造耳廓点云的显著性关键点集合;然后,采用乘积型参数域上的单值二次曲面方法拟合关键点邻域内的点集,并将曲面的局部形状特征定义为耳廓的局部形状相似测度;第三,对关键点集合进行Delaunay三角剖分,得到关键点集合在三维空间内的拓扑结构图,并定义关键点图的整体结构差异测度;最后,记耳廓关键点图的组合差异测度为关键点图的整体结构差异测度与关键点上的局部形状相似测度的线性组合,并基于路径跟随算法快速求解关键点图之间的精确匹配.相关实验结果表明:与其他相关算法相比,该算法具有较高的匹配效率和匹配精度.

关键词：耳廓识别;图匹配;关键点;局部形状特征;相似测度;路径跟随算法

基金资助：国家自然科学基金(61472170, 61170143, 60873110, 61370141); 智能通信软件与多媒体北京市重点实验室开发课题(ITSM201301)