平面幾何形狀的識別方法及裝置的制作方法

專利名稱：平面幾何形狀的識別方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及模式識別領域，特別是涉及平面幾何形狀的識別方法及裝置。
背景技術：
幾何形狀識別是模式識別領域中圖形、圖像識別的基礎技術。在人工智能、
計算機視覺、機器人、圖像目標識別、光學字符閱讀器(Optical Character Reader, OCR)、軍事等高技術領域中，幾何形狀識別技術都起著關鍵性的作用。幾何形 狀識別是基于形狀特征的數學描述方法、特征信息提取技術和利用特征信息的 識別技術實現的。
現有技術中，對圖形的數學描述主要基于兩大理論體系。 一種是基于積分 變換的傅立葉描述子理論，該理論將圖像信息由時域變換到頻域，利用獲得的 頻域特征矢量集，實現對圖形的整體描述。另一種是不變矩理論，矩定義為 在圖形上對密度函數的黎曼二重積分，不同階次的矩具有不同的物理意義，利 用矩參數集，實現對圖形的整體描述。當圖形上密度函數等于1時，這些特征 信息實現對幾何形狀的整體描述。上述兩種理論方法對圖形描述的特征信息， 頻域特征矢量集和矩參數集都具有平移、縮放和旋轉不變的特性。因此， 一直 作為識別幾何形狀的基本方法。
根據對現有技術的分析，利用上述兩種理論方法提取圖形特征信息，識別 幾何形狀的方法，雖然具有通用性，但是，由于技術上的一些缺陷使得該方法 的實際應用受到很大制約。具體分析如下
(1 )頻域特征矢量或矩參數是對幾何形狀統計特征的描述，是一種間接描 述方法。構成識別系統時，沒有統一的識別標準，需要大量的實驗數據和統計分析工作才能確定識別標準。
(2 )提取頻域特征矢量或矩參數都有很大的計算量。即使是改進為快速算 法，仍然有很大的計算量。造成識別速度低。
關系，識別過程存在判定錯誤的可能。在實際應用或實驗中，判定錯誤也是經 常發生的。
(4)幾何形狀統計特征的描述，不能準確描述平面幾何形狀的某一局 部特征。因此，在識別過程中不能識別幾何形狀的局部特征、相對旋轉的角 度、縮放比例關系、兩相似形狀的相似及相異部位等重要信息。

發明內容
針對現有技術中存在的缺陷，本發明的目的在于提供一種平面幾何形狀的 識別方法，用于解決現有技術中存在的識別速度低及存在判定錯誤的缺陷。
為達到以上目的，本發明提供了一種平面幾何形狀的識別方法，包括以下 步驟
a、 求取目標平面幾何形狀的特征信息并保存，所述特征信息至少包含一組 特征點信息；
b、 選擇至少一個目標平面幾何形狀的特征信息，構建識別目標集；
c、 求取待識別平面幾何形狀的特征信息，所述特征信息至少包含一組特征 點信息；
d、 將所述待識別平面幾何形狀的特征信息與所述識別目標集中的每一個目 標平面幾何形狀的特征信息按循環排序關系，利用特征點信息進行相似性分析 處理，并將判定的識別結果輸出。
本發明還提供了 一種平面幾何形狀的識別裝置，包括 目標特征信息提取模塊，用于求取目標平面幾何形狀的特征信息并保存， 所述特征信息至少包含一組特征點信息；
目標集創建模塊，用于選擇至少一個目標平面幾何形狀的特征信息，構建識別目標集；
待識別特征信息提取模塊，用于求取待識別平面幾何形狀的特征信息，所
述特征信息至少包含一組特征點信息；
識別才莫塊，用于將所述待識別平面幾何形狀的特征信息與所述識別目標集 中的每一個目標平面幾何形狀的特征信息按循環排序關系，利用特征點信息進
行相似性分析處理，并將判定的識別結果輸出。
本發明通過將待識別與目標平面幾何形狀特征信息直接進行相似性分析處 理的方法，解決了現有技術存在的諸多缺陷。
1 )本發明的方法通過比對基本檢索信息中各種類型特征點個數、各種類型 邊界曲線段累計長度與邊界總長度的比值等參數進行初步判定，利用一組特征 點信息的循環排序關系進行準確判別的方法，對任意平面幾何形狀都是有效的。 它是一種統一的識別方法。從而解決了現有技術在構成識別系統時，沒有統一 的識別標準，需要大量的實驗數據和統計分析工作才能確定識別標準的缺陷。
2)本發明的方法求取特征信息是通過對邊界信息的計算，求取一組特征點 信息。其計算量遠小于現有技術中通過積分變換或二重積分求取特征信息的計 算量，并且計算方法更為簡單。從而解決了現有技術識別速度低的缺陷。
3 )本發明方法的特征信息是以一組特征點信息按循環排序關系對平面幾何 形狀邊界的主要特征順序描述的。在旋轉、平移、縮放的情況下，實現對平面 幾何形狀主要特征的唯一性描述。解決了現有技術中特征信息與平面幾何形狀 之間不存在理論上的——對應關系而產生錯誤判別的缺陷。
4 )在本發明的識別方法中，特征信息的一組特征點信息按循環排序關系實 現待識別與目標平面幾何形狀主要特征的最佳匹配。根據匹配后對應特征點信 息，可計算得到兩平面幾何形狀在不同方向、不同邊界曲線段上相似、相異的 定量關系；根據其中相似的特征點信息，計算對應特征點信息的極角差，可獲 得兩平面幾何形狀相對旋轉的角度差；計算對應特征點信息的極值的比值，可 獲得兩平面幾何形狀相對縮放的比例關系。解決了現有技術中不能識別幾何形 狀的局部特征、相對旋轉的角度、兩相似形狀的相似及相異部位等重要信息的缺陷。
綜上所述，與現有技術相比，本發明的平面幾何形狀識別方法具有識別 更準確、更細致、更全面，速度更快的顯著效果。


圖1為本發明實施例1中平面幾何形狀識別方法的流程圖2為本發明實施例1中平面幾何形狀相似判斷識別方式的流程圖3為本發明實施例1中相似判斷求取平面幾何形狀相似度的方法流程圖4為本發明實施例1中平面幾何形狀相似分析識別方式的流程圖5為本發明實施例1中相似分析求取最大相似度的方法流程圖6為本發明實施例1中相似分析求取平面幾何形狀相似度的方法流程圖7為本發明實施例1中判定一對特征點信息的匹配關系的方法流程圖8為本發明實施例2中目標平面幾何形狀特征點信息示意圖9為本發明實施例2中待識別平面幾何形狀特征點信息示意圖10為本發明實施例2中識別平面幾何形狀局部相似的示意圖11為本發明實施例3中平面幾何形狀的識別裝置結構圖。
具體實施例方式
在日常生活中，我們隨時隨處都在進行著幾何形狀的識別，習以為常，并 不以為然。但是，在模式識別領域，讓機器來識別幾何形狀的能力仍然是很低 的。
具有視覺能力的人和動物都具有識別幾何形狀的能力，在生存基本活動中， 自覺或不自覺的具有了這種能力。這種能力來源于形象思維，形象思維是通過 感知表象信息，調用頭腦中的形象知識(表象、意象、經驗等)，通過分析、比 較、歸納、想象等思維活動，完成對事物本質的認識。與現有幾何形狀識別技 術對比，這一思維活動并沒有運用復雜的數學理論，也沒有大量復雜的計算， 但卻是簡潔、快速、有效的。具有動物的智商就能正確的識別幾何形狀，客觀上說明了存在筒化、高效的平面幾何形狀描述及識別方法。
模擬形象思維，設計一種平面幾何形狀的識別方法是本發明的核心思想。 根據人類對幾何形狀識別的直接感受，可知形象思維是通過直接感知幾何形狀 邊界的輪廓特征，并與記憶中幾何形狀的輪廓特征進行比較、分析，實現幾何 形狀的識別。本發明的方法，用數學方法計算得到待識別平面幾何形狀邊界主 要特征點的一組特征點信息。與用同樣方法計算得到目標平面幾何形狀邊界的 一組特征點信息直接比對實現對平面幾何形狀的識別。按循環排序關系求取兩 平面幾何形狀特征點信息的最佳匹配，進一步求得兩平面幾何形狀的相似度以 及局部相似、相異的定量分析結果。
本發明的識別方法是基于本發明人的在先專利200710303995.9所提供的平 面幾何形狀特征描述方法而實現的。 實施例1:
如圖1所示，本實施例提供了一種平面幾何形狀的識別方法，包括以下步
驟
步驟101、對目標平面幾何形狀求取特征信息，保存目標平面幾何形狀的 特征信息；
按一定方向，求目標平面幾何形狀的邊界曲線的曲率；求與平面幾何形狀 邊界相對位置不變的參考點；沿計算邊界曲線曲率的方向，在邊界曲線上搜索 特征點；特征點包括邊界曲線上曲率極值點、曲率為正或負無窮大點和曲率 恒定處的至少一個點。還可進一步包括曲率單調變化處的至少一個點。根據 求得的特征點、參考點及邊界曲率信息計算得到一組特征點信息。第i個特征 點信息記為tzi(l， s, t， m， r)，特征點信息中1， s是極坐標的極值和極角， r是特征點曲率半徑，m是特征點附加特征代碼，t是特征點類型代碼。
由 一組特征點信息提取各種統計信息構成描述平面兒何形狀整體特征的基 本4企索信息。基本檢索信息記為js (ki， nt， na， nz， ny， nq， ns, oti， jdi， zx, yh, dz, dj)。其中ki是最大矢量和最小矢量極值的比值；m是凸點個數；na 是凹點個數；nz是直線段個數；ny是圓弧段個數；nq是切點個數；ns是特征點總數；oti是具有最大矢量極值的特征點序號；jdi是幾何形狀特征點信息的極坐標 矢量圍繞參考點旋轉角度絕對值的累加和；zx是邊界曲線中直線長度總和與邊 界總長度的比值；yh是邊界曲線中圓弧長度總和與邊界總長度的比值；dz是邊 界曲線中曲率單調增弧長總和與邊界總長度的比值；dj是邊界曲線中曲率單調 減弧長總和與邊界總長度的比值。
目標平面幾何形狀的特征信息由基本檢索信息和特征點信息構成。記為TZi
(JS, tZl, tz2， tz3…)。
為每個目標特征信息附加目標名稱及檢索代碼保存為目標平面幾何形狀特
征信息資源。
步驟102、選擇若干個目標平面幾何形狀的特征信息，構成識別目標集；
選擇若干個目標平面幾何形狀特征信息，并將這些特征信息裝載到識別系統中。
步驟103 、求待識別平面幾何形狀的特征信息；
按照與步驟101同樣的方法，求取特征信息，記為TZd(jS， tZl， tZ2， tZ3 ...)。
步驟104、將待識別平面幾何形狀的特征信息與多個目標平面幾何形狀的 特征信息順序比對、計算，獲得識別結果。
平面幾何形狀的識別有兩種識別方式相似判斷和相似分析。 相似判斷的識別方式
相似判斷是對存在較小差異的平面幾何形狀進行快速判別的識別方法。其 識別過程如圖2所示包括如下步驟
步驟201、通過基本檢索信息判斷待識別與目標平面幾何形狀主要特征是 否相似，如果相似，執行步驟202;否則，給出不相似的判別結果。
才艮據平面幾何形狀特征信息求耳又方法可知，對兩個相似的平面幾何形狀， 按同樣的方法求其特征信息，其基本檢索信息一定是相同的。直接比較凸點個 數nt、凹點個數na、直線段個數nz、圓弧段個數ny等，如果不相等，可直接 判定兩個平面幾何形狀不相似，否則，轉步驟202作進一步判定。
步驟202、求待識別與目標平面幾何形狀的特征點信息中最大矢量極值的比值，記為kb;如果兩基本檢索信息中存在類型相同個數為1的特征點，選擇 這樣的特征點為匹配特征點，執行步驟203;否則，執行步驟204;
對于兩個相似的平面幾何形狀，其特征點信息也一定是相似的。當大小不 一樣時，對應特征點信息的極坐標矢量的極值的比值是不同的。這個比值反映 兩個相似的平面幾何形狀的大小比例關系。求待識別與目標的特征點信息中最 大矢量極值的比值，kb= TZd. tz。ti.1 / TZi. tz。ti.1 。
當兩個相似的平面幾何形狀旋轉角度不同時，特征點信息中極坐標矢量的 極角是不同的。 一般情況下，要進行相似判斷，首先要確定兩個相似的平面幾 何形狀中互相匹配的特征點序號。確定的方法是在基本檢索信息中選擇類型個 數為1的特征點。經過步驟201的判定，如果存在這樣的特征點，就一定是互 相匹配的特征點，轉步驟203作進一步判定，否則執行步驟204。
步驟203、分別設定兩組特征點信息的開始序號為匹配特征點的序號，按 循環排序關系，計算出最大相似度xsdm,執行步驟205;
設置最大相似度xsdm、相似度xsd'和與最大相似度對應的特征判斷點信息 tpdm、與相似度對應的特征判斷點信息tpd、與最大相似度對應的待識別特征點 信息的開始序號tds,目標特征點信息的開始序號tis。與最大相似度對應的相對 旋轉角度差為Scm,與最大相似度對應的相對比例系數kbm。設xsdm=0。
設置特征判斷點信息結構，第i個特征判斷點信息記為tpdi(xd,jd， dn, dm), 其中xd表示特征判斷點的相似度，jd表示特征判斷點的描述角度，dn是特征 判斷點對應的待識別特征點信息的序號，dm是特征判斷點對應的目標特征點信 息的序號。
由于平面幾何形狀的特征點信息具有循環排序關系，所以，按照匹配特征 點確定開始序號后，兩組特征點信息在循環排序時， 一定是——對應匹配的。 將待識別特征點信息的開始序號記為ns;將目標特征點信息的開始序號記為 ms。執行tds二ns; tis=ms; Scm = TZd. tzns.s - TZi. tzms.s; kbm=kb。計算相似度 xsd如圖3所示，包括如下步驟
步驟2031、從開始序號，按循環排序關系，分別計算各對特征點信息對應的特征判斷點的相似度、描述角度。
對應開始序號的特征判斷點信息序號設為1，以后順序加1。特征判斷點的 描述角度設為一對特征點信息中目標特征點信息極坐標矢量的極角。如果任意
一對特征點信息的類型代碼不同，設置xsd二0，執行步驟2033，否則，根據特 征點類型代碼，求取特征判斷點的相似度。
定義特征判斷點的相似度tpdi .xd = 1 - xer。其中xer是一對特征點信息的 相對誤差。tpdi.xd的取值范圍(0-1)。
決定一對特征點信息相對誤差有多個因素，根據誤差傳遞的基本方法和本 發明的具體情況，對不同類型的特征點定義不同的相對誤差計算公式
設S0= (TZd. tZns.S - TZi. tZms.S)
對曲率變化的特征點
當TZi. tzjO.r-O,并且TZd. t柳.r不等于0，或者TZi. tzjfl.r不等于0，并且 TZd. tziO.r=0時，設置xer=l。
當TZi. tzjO.r=0，并且TZd. tziO.r=0時。
xer= ci x (abs(kb x TZd. tzio.l - TZi. tzjo.l) / TZi. tzjO.l) + c2 x (fab(TZd. tzio.s — TZi. tzjo.s - So) / min(fab(TZi. tzjo+i.s — TZi. tzjO.s) ， fab(TZi. tzjo.s — TZi. tzjo-i.s));
當TZd. tzio.r不等于0并且TZi.tzj0.r不等于0時 xer= ci x (abs(kb x TZd. tzio.l 一 TZi. tzjo.l) / TZi. tzjo.l) + c2 x (fab(TZd. tzio.s - TZi. tzjo.s - So) / min(fab(TZi. tzjo+i.s - TZi. tzjo.s) ， fab(TZi. tzjo.s - TZi. tzjo-l.s)) + c3 x (abs(kb x TZd. tzio.r — TZi. tzjo.r) / TZi. tzjO.r) 其中，abs (x)是求取x的絕對值。fab (x)是求取x對應的絕對角度值，當x 的絕對值小于180度時，fab(x)等于x的絕對值；當x大于180度時，fab ( x )
等于360 -x;當x小于-180度時，fab ( x)等于360 + x。 min ( x,y )是求取x， y中的最小值。
對直線上的特征點<formula>formula see original document page 16</formula>—TZi. tzjo.s — So) / min(fab(TZi. tzjo+i.s — TZi. tzjo.s) ， fab(TZi. tzjO.s — TZi. tzjo-i.s)) + c3 x (abs(kb x TZd. tzio.m - TZi. tzjo.m) / TZi. tzjO.m) 對圓弧上的特征點 當TZi.tzjO.m=360時(圓)， xer= ci x (abs(kb x TZd. tzm.l — TZi. tzjo.l) / TZi. tzjo.l) + c3 x (abs(TZd. tzio.m -TZi. tzjo.m) / TZi. tzjo.m) 當TZi. tzj0.m〈360日寸， xer= ci x (abs(kb x TZd. tzio.l - TZi. tzjo.l) / TZi. tzjo.l) + e2 x (fab (TZd. tzio.s -TZi. tzjo.s - So) / min(fab(TZi. tzjo+i.s - TZi. tzjo.s) ， fab(TZi. tzjo.s - TZi. tzjo國i.s)) + c3 x (abs(TZd. tzio.m - TZi. tzjo.m) / TZi. tzjo.m)
相對誤差計算公式中，Cl、 C2、 C3分別反映極值、極角、曲率或附加特征 代碼的相對誤差對特征點相對誤差的影響程度。根據不同的要求設置Cl、 C2、 C3的值，本例按平均原則確定Cl、 C2、 C3的值并限定Cl+C2+C3=l。如果Xer>l,取
xe產l。
根據特征點的相對誤差求得特征點的相似度tpdi .xd = 1 - xer。設定相似判 斷識別方式的特征點相似度判定指標Rtd, Rtd的取值范圍(0.8 ~ 0.99 )。設Rtd =0.85。當任意一個tpdi .xd< Rtd時，設置xsd二O, 4九行步驟2033，否則，設置 tpdi. dn=iO, tpdi. dm=jO,繼續求取特征判斷點的相似度。求取結束，執行步驟 2032。
步驟2032、求兩個平面幾何形狀的相似度。累加獲得的特征判斷點的相似 度與角度范圍之積，角度范圍是將所述特征判斷點分別與兩相鄰特征判斷點的 描述角度求差，取所述兩差值的絕對值之和的一半；將累加和除以基本檢索信 息中的jdi得到相似度。
xsd = (S tpdi .xd x (fab (tpdi+i. jd — tpdi, jd ) + fab (tpdi-i. jd - tpdi. jd )) /2) /TZi.js.jdl。
步驟2033、執行xsdn^xsd; tpdm=tpd,完成保存最大相似度；保存最大相 似度的特征判斷點信息。然后，執行步驟205。步驟204、選擇一組中的一個特征點信息，與另一組中的同類型特征點信 息順序配對，按配對的特征點信息序號，分別設定兩組特征點信息的開始序號， 按循環排序關系，計算相似度，從中獲得最大相似度和與之相對應的開始序號， 執行步驟205。
設置最大相似度xsdm、相似度xsd和與最大相似度對應的特征判斷點tpdm、 與相似度對應的特征判斷點tpd、與最大相似度對應的待識別特征點信息的開始 序號tds，目標特征點信息的開始序號tis。與最大相似度對應的相對旋轉角度差
為Scm,與最大相似度對應的相對比例系數kbm。設XsdmK)。
當兩個平面幾何形狀不存在匹配特征點時，選擇兩基本檢索信息中特征點
類型個數最小的特征點類型，在待識別的特征點信息中任選一個特征點(tds =ns)，與目標的同類型特征點信息順序配對，按配對的特征點信息序號，分別 設定兩組特征點信息的開始序號，計算待識別與目標的開始序號特征點信息中
極坐標矢量極值的比值kb= TZd. tZns.l / TZi. tZms.l,按循環排序關系，計算相
似度。相似度的計算方法與步驟2031和步驟2032相同。每次計算得到相似度 xsd后，如果xsd〉xsdm,執行xsdm=xsd; tpdm=tpd; tis =ms; tds =ns ; Scm = TZd. tzns.S - TZi. tZms.S; kbm=kb。完成保存最大相似度；保存最大相似度的特征判 斷點信息；保存最大相似度的目標特征點開始序號；保存最大相似度的待識別 特征點開始序號；保存最大相似度對應的相對旋轉角度差；保存最大相似度對
應的相對比例系數。其中tpdm、 tis、 tds、 Scm、 kbm稱為最大相似度的環境參數。
否則，按上述的順序繼續計算相似度。計算結束，執行步驟205。
步驟205、當最大相似度大于完全相似判定指標，判定兩平面幾何形狀相 似，進一步根據環境參數的相對旋轉角度差，判定兩平面幾何形狀相對旋轉角 度差；根據環境參數的相對比例系數判定兩平面幾何形狀相對比例關系；根據 環境參數的特征判斷點信息判定兩平面幾何形狀在各特征點處的差異。否則， 判定兩平面幾何形狀不相似。
為相似判斷識別方式設置平面幾何形狀完全相似的判定指標Rxz, Rxz的取 值范圍(0.8 ~ 0. 99 )。設Rxz-0.92。當xsdm〈Rxz時，判定兩平面幾何形狀不相似，否則，判定兩平面幾何形狀相似；判定兩平面幾何形狀相對旋轉角度差是
Scm;判定兩平面幾何形狀相對比例關系是kbm。還可以進一步才艮據特征判斷點
信息tpdm，判定在各特征點處的誤差情況。 相似分析的識別方式
相似分析是對存在差異的平面幾何形狀進行判別的識別方法。在一般意義 上，可以對任意兩個平面幾何形狀進行相似分析。但是對兩個差異很大的平面 幾何形狀進行相似分析，其意義是不大的，只要能得到不相似的判定結果就足
要通過基本檢索信息快速篩選相似度很低的目標，提高識別的速度。如果在主 觀上要求對所有目標進行分析，可跳過步驟301，直接執行步驟302。 相似分析的識別過程如圖4所示包括如下步驟
步驟301、通過基本檢索信息判斷待識別與目標平面幾何形狀主要特征是 否滿足局部相似判定指標，如果滿足，執行步驟302;否則，給出不相似的判 別結果；
由于幾何形狀特征的復雜性，通過基本檢索信息判斷局部相似，可利用基 本檢索信息的不同參數構成多種判別方法。本實施例采用如下判別方法
設置局部相似的邊界判定指標Rbj， Rbj的取值范圍(1%~50%);設置局部 相似的特征點個數判定指標Rtd, Rtd的取值范圍(1 ~ 10 )。設Rbj=20%， Rtd=6。 通過對不同類型邊界長度比例和特征點個數的判別，判定其局部相似。
如果abs(TZd. js. zx — TZi. js. zx)< Rbj并且abs(TZd. js. yh — TZi. js. yh)< Rbj 并且abs(TZd. js. dz - TZi. js. dz)< Rbj并且abs(TZd. js, dj - TZi. js. dj)< Rhj并且 abs(TZd. js, nt — TZi. js. nt)< Rtd并且abs(TZd. js. na - TZi. js. ria)< Rtd并且 abs(TZd. js. nq - TZi. js. nq)< Rtd判定待識別與目標平面幾何形狀局部相似。轉 步驟302;否則，給出不相似的判別結果；
步驟301只是為了最大限度的減少識別過程的計算量。不經步驟301直接 執行步驟302也是可以的。
步驟302、選擇兩基本檢索信息中公有特征點類型個數最小值為最大的特征點類型，作為求最大相似度的特征點類型；
對可能具有局部相似特征的兩個平面幾何形狀，確定搜索匹配點的方法。 采用對兩個平面幾何形狀的兩組特征點信息遍歷匹配的方法，雖然可行，但是
有特征點類型個數的判定，取個數最小值為最大的特征點類型，作為確定匹配 點的特征點類型。例如待識別幾何形狀的基本檢索信息中nt=8; na=5; nz=l; ny=l; nq=0;目標幾何形狀的基本才全索信息中nt =6; na =5; nz =0; ny=l; nq=0。在兩組特征點信息nt最小個數是6， na最小個數是5， nz最小個數是O, ny最小個數是l， nq最小個數是0。其中nt最小個數最大，因此選擇凸點類型 的特征點。
步驟303、按步驟302選擇的特征點類型，在兩組特征點信息各取一個， 循環順序配對，按配對的特征點信息序號，分別設定兩組特征點信息的開始序 號，按循環排序關系，計算相似度，從中獲得最大相似度和與之相對應的開始 序號；當最大相似度大于完全相似判定指標，判定兩平面幾何形狀相似，進一 步根據特征點信息的極角差判定兩平面幾何形狀相對旋轉角度差；判定兩平面 幾何形狀相對比例關系；當最大相似度大于局部相似判定指標，執行步驟304; 否則，給出不相似的判別結果；
設置最大相似度xsdm、相似度xsd和與最大相似度對應的特4正判斷點信息 tpdm、與相似度對應的特征判斷點信息tpd、與最大相似度對應的不相似特征判 斷點個數bxsm、與最大相似度對應的完全相似特征判斷點個數qxsm、與最大 相似度對應的特征判斷點個數pnm、與最大相似度對應的相對旋轉角度差為 Scm、與最大相似度對應的相對比例系數kbm。 i￡xsdm=0; bxsm=TZi. js. ns/2。
對可能具有局部相似的兩個平面幾何形狀，以選4奪的特征點類型為開始序 號，求取最大相似度，如圖5所示，包括如下步驟
步驟3031、在選擇的特征點類型中，在兩組特征點信息中各取一個特征點 信息順序配對，按配對的特征點信息序號，分別設定兩組特征點信息的開始序 號，將待識別特征點信息的開始序號記為ns，將目標特征點信息的開始序號記為ms,設置待識別特征點信息的計算序號dns-ns,設置目標特征點信息的計算 序號dms=ms,計算待識別與目標的開始序號特征點信息中極坐標矢量極值的
比值kb= TZd. tZns.l / TZi. tzms.l 。
步驟3032、按循環排序關系，計算按當前開始序號對應的兩個平面幾何形 狀的相似度。
相似度是通過計算各對特征點信息對應的特征判斷點信息得到的。設置特 征判斷點信息結構，第k個特征判斷點信息記為tpdk (xd, jd, lx, dn, dm)，其 中xd表示特征判斷點的相似度，jd表示特征判斷點的描述角度，lx是特征判斷 點的匹配類型(0:匹配，1:相近匹配，2:不匹配，3:局部匹配，4:獨 立特征點)，dn是特征判斷點對應的待識別特征點信息的序號，dm是特征判 斷點對應的目標特征點信息的序號。定義特征判斷點的相似度tpdk .xd == 1 -xer。其中xer是一對特征點信息的相對誤差。tpdk .xd的取值范圍(Q ~ 1 )。設 置不相似特征判斷點個數bxs-O,完全相似特征判斷點個數qxs=0、特征判斷點 序號pn=0。
計算兩平面幾何形狀對應當前開始序號的相似度xsd,如圖6所示，包括 如下步驟
步驟601、從開始序號，按循環排序關系，由計算序號dns和dnis指定， 順序獲得各對特征點信息，將當前序號設為計算序號，qns=dns, qms=dms。特 征判斷點序號pn=pn+l。通過匹配判定處理流程，獲得一對特征點信息匹配、 局部匹配、不匹配或獨立特^i點信息的判定結果。
匹配判定處理流禾呈如圖7所示，包者舌如下步驟
步驟6011、 一對特征點信息中，目標特征點信息記為Aqms,待識別特征點 信息記為Bqns，分別求Aqms與Bqns; Aqms+1與Bqns; Aqms與Bqns+1, 以各自 的開始序號為基準的相對^1角差的絕對值Cqmsqns, Cqms十lqns， Cqimqiis+1,如果 Cqmsqns是最小值，執行步驟6012;否則，執行步驟6013。
Cqmsqns= fab ( ( TZi. tZqms.S- TZi. tZms.S) - ( TZd. tZqns.S- TZd. tZns.S));
Cqms+lqns = fab ( ( TZi. tZqms+l.S- TZi. tZms.S) - ( TZd. tZqns.S- TZd. tZns.S));Cqmsqns+1= fab ( ( TZi. tZqms.S- TZi. tZms.S) - ( TZd. tZqns+l.S- TZd. tZns.S));
其中，fab (x)是求取x對應的絕對角度值，當x的絕對值小于180度時， fab (x)等于x的絕對值；當x大于180度時，fab ( x)等于360 -.x;當x小 于—180度時，fab (x)等于360 + x。
步驟6012、將兩組特征點信息的序號都加1，如果一對特征點信息的特征 點類型相同，判定一對特征點信息匹配；否則，判定不匹配；
執行dns =dns+1, dms =dms+1為判定下 一對特征點信息作準備。如杲TZd.
tZqus.t- TZi. tZqms.t ，判定一對特征點信息匹配tpdpn. lx=0;否則，判定不匹配 tpdpn.brf,判定結束。
步驟6013、將描述范圍小的特征點信息所屬的組的序號加1，如果一對特 征點信息的特征點類型都是直線或圓弧并且屬于同一特征段，判定一對特征點 信息局部匹配；否則，判定描述范圍小的特征點信息無匹配點。
根據目標集特征信息，判斷當前特征點信息的矢量極角變化方向。如果fab
(TZi. tZqms.t-TZi. tZqms+l.t ) >0，矢量極角為減小變化方向，否則為增大變化 方向。
矢量極角為減小變化方向。當fab (TZd. tZqns.t-TZi. tZqms.t ) >0時，TZd
的計算序號dns=dns+l。否則，TZi的計算序號dms=dms+l 。矢量極角為增大變 化方向。當fab ( TZd. tzqns.t-TZi. tzqms.t ) <0時，TZd的計算序號dns=dns+l。 否則，TZi的計算序號dms=dms+l。序號按循環排序關系加一。
當執行計算序號dns=dns+l時，特征判斷點對應TZd. tzqns,否則，特征判
斷點對應TZi. tZqms。
如果TZd. tZqns.t- TZi. tZqms.t并且TZd. tZqns.t=2 (直線)時，按三角形內
角和等于180度，判定是否屬于同一直線段，首先求兩特征點矢量的夾角afO=
fab (TZd. tZqms.t-TZi. tZqms.t )， afl是TZd. tZqns.m2 (直線4殳特征點矢量與直
線的夾角)，af2是TZi.tZqns.1112 (直線段特征點矢量與直線的夾角)。設定角度 允許誤差RzX,取之范圍(0 5度)設RzX=3度。如果fab ( af 0+ af 1- af 2 ) <RzX 或fab( afO+ af2- afl XRzx判斷兩特征點局部相似，屬于同一直線段tpdpn. lx=l。否則，判斷兩特征點不相似。
否則，如果TZd. tZqns.t- TZi. tZqms.t并且TZd. tzqns.t = 3 (圓弧)時,按圓
弧曲率半徑和矢量極值判定是否屬于同一圓弧。設定曲率半徑允許相對誤差
Rqb,取值范圍(1%~15%);矢量極值允許相對誤差Rsi,取之范圍(l%~15°/。)； 設Rqb=8%， Rs產8。/。。如果abs ( TZd. tzqns.r- TZi. tzqms.r ) / TZi. tzqms.r <Rqb并
且abs ( TZd. tZqns.卜TZi. tZqms.l ) / TZi. tZqms.l <Rsl判斷兩特征點局部相似，屬 于同 一 圓弧tpdpn. lx=l 。否則，判斷兩特征點不相似。
否則，判斷特征判斷點對應的特征點無匹配點。
步驟602、根據步驟601返回的匹配結果計算各對特征點信息對應的特征
判斷點信息。
根據匹配判定結果設定特征判斷點的類型代碼。當匹配判定結果是匹配、
不匹配或局部匹配時tpdpn. dn =qns， tpdpn. dm =qms。當匹配判定結果是獨立特 征點時，如果獨立特征點是目標特征點tpdpn. dn=0, tpdpn. dm =qms，否則tpdpn. dn =qns ， tpdpn. dm =0 。
當匹配判定結果是匹配、不匹配或獨立特征點信息是目標特征點信息或局 部匹配中的小范圍特征點信息是目標特征點信息時，特征判斷點的描述角度 tpdPn.xd=TZi. tZqms.S;當獨立特征點信息是待識別特征點信息或局部匹配中的
小范圍特征點信息是待識別特征點信息時，特征判斷點的描述角度等于待識別
特征點信息當前位置以目標開始序號特征點信息為基準的極角值，tpdpn.xd-TZi.
tZms,S+ ( TZd. tZqns.S- TZd. tZns.S)。
當匹配判定結果是不匹配或獨立特征點信息時，特征判斷點的相似度
tpdpn.xd=0;當匹配判定結果是匹配或局部匹配時，根據特征點類型代碼，求取 特征判斷點的相似度tpdpn.xd = 1 - xer。其中xer是一對特征點信息的相對誤差。 決定一對特征點信息相對誤差有多個因素，根據誤差傳遞的基本方法和本 發明的具體情況，對不同類型的特征點定義不同的相對誤差計算公式
設S0= (TZd. tZns.S - TZi. tZms.S)
對曲率變化的特征點
23xer= ci x (abs(kb x TZd. tZqus.l — TZi. tZqms.l) / TZi. tZqms.l) + C2 x (fab(TZd. tZqns.S-TZi. tZqms.S - SO) / min(fab(TZi. tZqms +1.S - TZi. tZqms.S), fab(TZi.
tzqms.s — TZi. tzqms -l.s)) + c3 x abs(tat — tay) / tay
其中，abs ( x)是求取x的絕對值。fab ( x )是求取x對應的絕對角度值，當x 的絕對值小于180度時，fab(x)等于x的絕對值；當x大于180度時，fab ( x ) 等于360 -x;當x小于—180度時，fab ( x)等于360 + x。 min ( x，y )是求取 x， y中的最小值。tat、 tay是根據特征點曲率半徑的不同情況，具有不同算法 的函數。
當TZd. tzqns.r不等于0時,tat=kbxTZd. tzqns.r;否則，ta，TZd. tzqns.m。
當TZi.tzqms.r不等于0日于,tay= TZi. tzqms.r; 否則,tay = TZi. tzqms.m。 當TZi.tzqms.r=0并且TZd. tzqns.r不等于0或TZi. tzqns.r=0并且TZd. tzqms.r
不等于0時，tpdpn.lx= 1。
對直線上的特征點
如果特征點是完全匹配的，xer= Cl x (abs(kb x TZd. tZqns.l - TZi. tZqms.l)
/ TZi. tzqms.l) + C2 x (fob (TZd. tzqns.s 一 TZi. tzqms.s - So) / min(fab(TZi. tZqms +1.S - TZi. tZqms.S), fab(TZi. tZqms.S- TZi. tZqms-l.S)) + C3 x (abs(kb x TZd. tzqns.m - TZi. tzqms.m) / TZi. tzqms.Dl)
如果特征點是局部匹配的xer=0。 對圓弧上的特征點
如果特征點是完全匹配的，當TZi. tzqms.m=360時(圓)， xer= ci x (abs(kb x TZd. tZqns.l - TZi. tZqms.l) / TZi. tZqms.l) + C3 x (abs(TZd. tZqns.m - TZi. tzqms.m) / TZi. tZqms.m)
當TZi. tzqms.m<36 0時，
xer= Cl X (abs(kb X TZd. tZqus.l — TZi. tZqms.l) / TZi. tZqms.l) + C2 x (fab (TZd. tZqns.S - TZi. tZqms.S — SO) / min(fab(TZi. tZqms +1.S - TZi. tZqms.S) ， fab(TZi. tZqms.S 一 TZi. tZqms -l.S) ) + C3 x (abs(TZd. tZqns.m _ TZi. tzqms.m) / TZi. tZqms.m)
如果特征點是局部匹配的xer=0。相對誤差計算公式中，Cl、 C2、 C3分別反映極值、極角、曲率或附加特征 代碼的相對誤差對特征點相對誤差的影響程度。根據不同的要求設置Cl、 C2、 C3的值，本例按平均原則確定Cl、 C2、 C3的值并限定Cl+C2+C3=l。如果XerM,取
xe產l。
根據特征點的相對誤差求得特征點的相似度tpdpn.xd = 1 - xer。
步驟603、設定相設定相似判斷識別方式的特征判斷點相似度判定指標 Rtd, Rtd的取值范圍(0.8 ~ 0.99)。設Rtd^.85。設定相設定相似分析識別方 式的特征判斷點相似度判定指標Rtx， Rtx的取值范圍(0.4 ~ 0. 85 )。設Rtx =0.5。 當tpdk .xd< Rtx時，不匹配特征點個數bxs=bxs+1 。當tpdk .xd〉Rtd時，完全匹 配特征點個數qxs:qxs+l。如果bxs〉bxsm,設置xsd二O,結束當前相似度計算， 轉步驟3033,否則，判斷特征判斷點信息計算是否結束，如果沒結束，執行步 驟601，否則，執行步驟604。步驟604、求兩個平面幾何形狀的相似度。累加獲得的特征判斷點的相似 度與角度范圍之積，角度范圍是將所述特征判斷點分別與兩相鄰特征判斷點的 描述角度求差，取所述兩差值的絕對值之和的一半；將累加和除以基本檢索信 息中的jdi得到相似度。
xsd = (5Updi .xd x (fab (tpdi+i. jd - tpdi. jd ) + fab (tpd". jd _ tpdi. jd )) /2) /T7丄js.jdl
步驟3033、 如果xsd〉xsdm, 執行xsdm=xsd; tpdm=tpd; tis =ms; tds =ns; bxsm = bxs; qxsm = qxs; Son = TZd. tzns.s - TZi. tzms.s; kbm=kb; pnm=pn。 冗成
保存最大相似度；保存最大相似度的特征判斷點信息；保存最大相似度的目標 特征點信息開始序號；保存最大相似度的待識別特征點信息開始序號；保存最 大相似度對應的不匹配特征判斷點個數；保存最大相似度對應的完全匹配特征 判斷點個數；保存最大相似度對應的相對旋轉角度差；保存最大相似度對應的 相對比例系數；保存最大相似度對應的特征判斷點個數。其中tpdm、 tis、 tds、
bxsm 、 qXSm 、 Scm、 kbm、 pnm稱為最大相似度的環境參凄t。
步驟3034、在選擇的特征點類型中，是否完成順序配對求取相似度。如果沒有完成，轉步驟3031，否則，求取過程結束，在步驟3033已獲得最大相似 度的環境參數。
通過步驟3031到步驟3034得到兩個平面幾何形狀最佳匹配時的最大相似 度環境參數并輸出。設置平面幾何形狀完全相似的判定指標Rxz，.和局部相似 的判定指標Rxj。 Rxz的取值范圍(O.8-0. 99) ,Rxj的取值范圍(0.4-0.85)。 設RxzK).92, RXj=0.55。
當TZi. tz.js. ns =TZd. tz.js. ns并且Wpcm =TZi. tz.js. ns并且xsdm〉 Rxz時，
判定兩平面幾何形狀完全相似，判定兩平面幾何形狀相對旋轉角度差是Scm; 判定兩平面幾何形狀相對比例關系是kbm。還可以進一步根據特征判斷點信息
tpdm,判定在各特征點處的誤差情況。判定過程結束。
當XSdm〈 Rxj時，判定兩平面幾何形狀不相似，判定過程結束。否則，判
定兩平面幾何形狀局部相似，執行步驟304。
步驟304、按最大相似度的計算結果，計算待識別幾何形狀原參考點與比 對參考點的矢量差，求最佳匹配狀態下TZd中特征點信息以比對參考點為極點 的極值與極角，構成待識別幾何形狀一組新的特征點信息。
在最大相似度的環境參數中，選擇相似度最大并且類型代碼lx=0的三個特 征判斷點，記為tpdmsi， tpdms2, tpdms3。分別求取三個特征判斷點對應的目標 特征點信息極坐標矢量與待識別特征點信息極坐標矢量的矢量差，記為sll, s12， s13。例如，目標特征點信息中序號為tpdmsi. dm的極坐標矢量記為mbl,最佳 匹配狀態下，待識別特征點信息中序號為tpdmsi. dn的極坐標矢量記為dsl, sll，bl-dsl。從sll， s12, s13中選擇兩個矢量差最小的矢量，記為s101， s102。 求兩個矢量的平均值作為待識別幾何形狀原參考點與比對參考點的矢量差slc= (sl01+s102) /2。
求最佳匹配狀態下TZd中特征點信息以比對參考點為極點的極值與極角。 最佳匹配狀態下TZd的特征點信息中的極坐標矢量記為sdi。以比對參考點為極 點的TZd的一組新的特征點信息中的極坐標矢量記為xsdi ,按式xsdi = sdi十slc 求取待識別幾何形狀一組新的特征點信息，記為xtzi。上面序號i的取值范圍(l ~TZd.js.ns)。
求待識別和目標幾何形狀在相同比對參考點的相似度
步驟305、按照步驟304求取的一組新的特征點信息和最大相似度的環境 參數確定的最佳匹配關系，重新計算特征判斷點數據、最大相似度。獲得待識 別和目標幾何形狀的整體相似度，獲得兩幾何形狀邊界上局部相似、相異的定 量描述結果。
設置tpcNtpdm, bxs=0， qxs-O,重新計算特征判斷點數據。 對tpd"殳置qns=tpdi" dn， qms = tpdi" dm,特征點信息匹配類型為tpdi" k， 按步驟602重新計算特征判斷點的相似度和描述角度。當tpdk .xd< Rtx時，不 匹配特征點個數bxs = bxs +1 。當tpdk .xd〉Rtd時，完全匹配特征點個lt qxs = qxs + 1。計算過程，特征判斷點下標k的取值范圍(1 pnm)。按步驟604重新計算 相似度xsd。 然后才丸4亍tpdm=tpd， bxsm=bxs， qxsm=qxs, xsdm=xsd。相對旋轉
角度Scm,相對比例系數kbm保持不變。
這是兩個平面兒何形狀在相同的比對參考點得到的最大相似度XSdm,相對 旋轉角度Son，相對比例系數kbm,不匹配特征判斷點個數bxsm,完全匹配特 征判斷點個數qxsm,特征判斷點數據tpdm。其中，xsdm、 Scm、 kbm、 bxsm、 qxsm是對兩個平面幾何形狀相似性的整體描述，tpdm是對兩個平面幾何形狀 相似性的局部特征的差異描述。
實施例2:
本發明實施例2通過對圖8所示目標幾何形狀求取特征信息，實現對目標 幾何形狀的特征描述，并保存目標幾何形狀的特征信息，完成對目標的記憶過 程。求取過程從略。
圖8中，(a)是矩形，(b)是三角形，(c)是任意形。(a)， (b)， (c)圖形中的pc 是幾何形狀的參考點，tzi~tzn是幾何形狀的一組特征點信息。每個幾何形狀的 特征信息包括一組特征點信息和基本檢索信息。按照實施例1，求取各幾何形 狀特征信息的基本檢索信息。求取的結果如下
27基本才全索信息記為js (ki， nt, na, nz, ny, nq, ns, oti, jdi, zx, yh' dz, dj)。其中ki是最大矢量和最小矢量極值的比值；nt是凸點個數；na是凹點個 數；nz是直線段個數；ny是圓弧段個數；nq是切點個數；ns是特征點總數；oti 是具有最大矢量極值的特征點序號；jdi是幾何形狀特征點信息的極坐標矢量圍 繞參考點旋轉角度絕對值的累加和；zx是邊界曲線中直線長度總和與邊界總長 度的比值；yh是邊界曲線中圓弧長度總和與邊界總長度的比值；dz是邊界曲線 中曲率單調增弧長總和與邊界總長度的比值；dj是邊界曲線中曲率單調減弧長
總和與邊界總長度的比值。
幾4可開34夫(a)頭巨開j: js ( ki, nt, na, tiz， ny, nq, ns， oti， jdi， zx， yh， dz, dj) =js (1.6， 4, 0， 4， 0, 0, 8, 2, 360， 100%, 0, 0， 0);特征信息
TZl (JS, tZl， tz2， tz3， tZ4， tz5, tz6, tz7， tZ8 )。
幾何開;狀(b)三角開j: js (ki, nt, na， nz, ny， nq, ns， oti, jdi, zx， yh, dz， dj) =js (2.2, 3, 0, 3, 0, 0, 6， 2， 360, 100%, 0， 0, 0);特征信息
TZ2 (JS, tzl， tz2， tz3, tz4, tz5， tZ6 )。
幾何開;狀(c)任意開》js (ki， nt, na, nz， ny， nq, ns， oti， jdi, zx， yh, dz， dj) -js (4.2, 7' 4, 0， 0， 0, 11， 8, 375， 0， 0, 52%, 48%);特征信 息TZ3 (js， tzi， tz2, tz3, tz4, tz5, tz6, tz7， tz8, tz9, tzio, tzll )。
裝載3個目標幾何形狀的特征信息，構成待識別目標集。
分別求取圖9所示待識別幾何形狀的特征信息。求取過程從略。
圖9中，(a)是矩形，(b)是圓形，(c)是任意形。(a), (b)， (c)圖形中的pc是
幾何形狀的參考點，tzi tzn是幾何形狀的一組特征點信息。每個幾何形狀的特
征信息包括一組特征點信息和基本檢索信息。按照實施例1，求取各幾何形狀
特征信息的基本檢索信息。求取的結果如下
幾"f可開j^)大(a)頭巨開j: js (ki, nt， na, nz， ny, nq, ns, oti, jdi， zx， yh,
dz, dj) =js (1.6， 4， 0, 4， 0， 0， 8， 2, 360， 100%， 0， 0, 0);特征信息:
TZdl (JS, tZl， tZ2, tZ3, tz4, tZ5, tz6, tz7， tz8 )。
/M可形4火(b)圓形js (ki, nt, na, nz, n》'，nq, ns, oti, jdi， zx， yh，dz， dj)=js(l， 0， 0, 0, 1, 0, 1, 1, 360, 0, 100%, 0， O);特征信息: TZd2 (js, tzi)。
幾何開j狀(c)任意形js (ki， nt， na, nz， ny， nq， ns， oti, jdi， zx， yh， dz， dj) =js (5.1, 7, 5， 0， 0， 0， 12， 8, 375, 0, 0, 51%, 49%);特4正信
息TZd3 (JS, tzl, tz2, tz3， tz4, tZ5， tz6， tz7， tz8, tz9， tz10， tzll， tzl2 )。
按照實施例1中相識判斷的識別方法，分別判斷圖9中(a)， (b)， (c)與圖8 中(a)， (b), (c)平面幾何形狀的相似性。
對圖9中(a)待識別平面幾何形狀的判斷結果如下
圖9中(a)與圖8中(a)兩平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息完全相同，
進一步計算兩平面幾何形狀的相似度XSdm=100%， XSdm〉 Rxz,判定兩平面幾 何形狀相似。進一步判定兩平面幾何形狀相對旋轉角度差是Scm = TZdl.jS. tZ2.S
-TZi.js. tz2.s;判定兩平面幾何形狀相對縮放比例是kbm= TZdi.js. tz2.1 / TZi.js.
tz2.1。
圖9中(a)與圖8中(b)兩平幾何形狀特征信息的基本檢索信息不相同，判 定兩平面幾何形狀不相似。
圖9中(a)與圖8中(c)兩平幾何形狀特征信息的基本檢索信息不相同，判 定兩平面幾何形狀不相似。
對圖9中(b)待識別平面幾何形狀的判斷結果如下
圖9中(b)與圖8中(a)、 (b)、 (c)平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息都 不相同，判定圖9中(b)與圖8中(a)、 (b)、 (c)平面幾何形狀都不相似。 對圖9中(c)待識別平面幾何形狀的判斷結果如下
圖9中(c)與圖8中(a)、 (b)、 (c)平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息都 不相同，判定圖9中(c)與圖8中(a)、 (b)、 (c)平面幾何形狀都不相似。
按照實施例1中相識分析的識別方法，分別判斷圖9中(a)， (b)， (c)與圖8 中(a), (b)， (c)平面幾何形狀的相似性。
對圖9中(a)待識別平面幾何形狀的判斷結果如下
圖9中(a)與圖8中(a)兩平面兒何形狀特征信息的基本檢索信息完全相同，進一步計算兩平面幾何形狀的最大相似度xsdm=100%， xsdm> Rxz,相似度大
于完全相似判定指標，判定兩平面幾何形狀完全相似。進一步判定兩平面幾何 形狀相對旋轉角度差是Sem ;判定兩平面幾何形狀相對縮放比例是kbm。
圖9中(a)與圖8中(b)、 (c)平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息都不滿 足局部相似的條件，判定圖9中(a)與圖8中(b)、 (c)平面幾何形狀都不相似。 對圖9中(b)待識別平面幾何形狀的判斷結果如下
圖9中(b)與圖8中(a)、 (b)、 (c)平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息都 不滿足局部相似的條件，判定圖9中(b)與圖8中(a)、 (b)、 (c)平面幾何形狀都 不相似。
對圖9中(c)待識別平面幾何形狀的判斷結果如下
圖9中(c)與圖8中(a)、 (b)平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息都不滿 足局部相似的條件，判定圖9中(c)與圖8中(a)、 (b)平面幾何形狀都不相似。
圖9中(c)與圖8中(c)平面幾何形狀特征信息的基本檢索信息滿足局部相 似的條件，進一步求取兩平面幾何形狀的最大相似度xsdm。此時不滿足《TZ3. tz.js. ns =TZd3. tz.js. ns并且Wpcm =TZ3. tz.js. m并且xsdm〉 Rxz》的條件，判定
兩平面幾4可形狀不完全相似，本例XSdm〉Rxj,判定兩平面幾何形狀局部相似，
進一步計算待識別幾何形狀原參考點與比對參考點的矢量差，求TZd3中特征點
信息以比對參考點為極點的極值與極角，構成待識別幾何形狀一組新的特征點 信息。在最大相似度的環境參數確定的最佳匹配關系下，重新計算特征判斷點 數據、最大相似度。獲得待識別和目標幾何形狀的整體相似度，獲得兩幾何形
狀邊界上局部相似、相異的定量描述結果。識別結果如圖IO所示。其中，實線 表示目標平面幾何形狀，虛線表示待識別平面幾何形狀。tzi表示目標平面幾何 形狀特征點信息的矢量，tzdi表示待識別平面幾何形狀，以比對參考點為極點求 取的特征點信息的矢量。pcd是待識別平面幾何形狀的參考點，pc是目標平面 幾何形狀的參考點。 ，
兩個平面幾何形狀的最大相似度XSdm,相對旋轉角度Scm,相對比例系數 kbm,不匹配特征判斷點個數bxsm，完全匹配特征判斷點個數qXSm,特征判斷
30點數據tpdm。其中，XSdm、 Scm、 kbm、 bxsm、 qXSm是對兩個平面幾何形狀相似
性的整體描述，tpdm是對兩個平面幾何形狀相似性的局部特征的差異描述。 實施例3:
本實施例提供了一種平面幾何形狀的識別裝置，如圖11所示，該裝置包括 目標特征信息提取模塊111,用于求取目標平面幾何形狀的特征信息并保
存，所述特征信息至少包含一組特征點信息；
目標集創建模塊112,用于選擇至少一個目標平面幾何形狀的特征信息，
構建識別目標集；
待識別特征信息l是取模塊113,用于求取待識別平面幾何形狀的特征信息， 所述特征信息至少包含一組特征點信息；
識別模塊114，用于將所述待識別平面幾何形狀的特征信息與所述識別目 標集中的每一個目標平面幾何形狀的特征信息按循環排序關系，利用特征點信 息進行相似性分析處理，并將判定的識別結果輸出。
其中，所述識別模塊114具體包括
極值比對單元1141，用于求取所述待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形 狀的特征點信息中最大矢量才及值的比值；
相似度獲取單元1142，用于求取待識別平面幾何形狀和目標平面幾何形狀 的相似度，并從中獲得最大相似度；
判定單元1143,用于設定完全相似判定指標，通過比較該指標及所述最大 相似度，來判定平面幾何形狀的相似性。
此外，該裝置還可以進一步包括
附加判定單元115，用于根據平面幾何形狀的基本檢索信息中各類型特征 點個數判定相似性。
以上裝置實施例，實際上是用于實現相似判斷的識別方法，如前所述，該 方法能夠對不同幾何形狀的相似關系作出定性的判斷，即是否相似。通過對識 別模塊進行改進，能夠進一步實現相似分析的識別方法，對相似關系作出定量 的分析，這種識別模塊具體包括類型判決單元，用于選擇待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形狀特征點 信息中公有特征點類型個數最小值為最大的特征點類型，作為求最大相似度的
特征點類型；
相似度獲取單元，用于求取待識別平面幾何形狀和目標平面幾何形狀的相 似度，并從中獲得最大相似度；
完全相似判定單元，用于根據設定的完全相似判定指標判定平面幾何形狀 是否相似；
局部相似判定單元，用于根據設定的局部相似判定指標判定平面幾何形狀 是否局部相似。
通過以上識別裝置，能夠更為準確快速的識別平面幾何形狀。 本發明所述的方法并不限于具體實施方式
中所述的實施例，本領域技術
人員根據本發明的技術方案得出其他的實施方式，同樣屬于本發明的技術創
新范圍。
權利要求
1、一種平面幾何形狀的識別方法，其特征在于，包括以下步驟a、求取目標平面幾何形狀的特征信息并保存，所述特征信息至少包含一組特征點信息；b、選擇至少一個目標平面幾何形狀的特征信息，構建識別目標集；c、求取待識別平面幾何形狀的特征信息，所述特征信息至少包含一組特征點信息；d、將所述待識別平面幾何形狀的特征信息與所述識別目標集中的每一個目標平面幾何形狀的特征信息按循環排序關系，利用特征點信息進行相似性分析處理，并將判定的識別結果輸出。
2、 如權利要求l所述的方法，其特征在于，所述求取特征信息具體包括如 下步驟按照 一定的方向對獲得的平面幾何形狀的邊界曲線進行計算，并獲知邊界 曲線上各點的曲率信息；求取所述平面幾何形狀邊界曲線的參考點；求取所述平面幾何形狀邊界曲線上，標示曲率變化特征的特征點；根據所述特征點和所述參考點及所述曲率信息計算特征點信息，并根據得 到的 一組特征點信息描述所述平面幾何形狀的特征；由所述的 一組特征點信息提取各種統計信息構成描述平面幾何形狀整體特 征的基本檢索信息；由所述的一組特征點信息和基本檢索信息構成描述平面幾何形狀的特征信自
3、 如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述求取平面幾何形狀特征信 息的基本檢索信息包括獲取特征點信息的最大矢量與最小矢量極值的比值； 獲取各種類型特征點的個數，特征點的總數；獲取特征點信息矢量旋轉角度絕對值的累加和；獲取各種類型邊界曲線段累計長度與邊界總長度的比值。
4、 如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟d中所述相似性分析 處理具體包括如下步驟dl、求取所述待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形狀的特征點信息中最 大矢量極值的比值；d2、選擇待識別平面幾何形狀或目標平面幾何形狀的一個特征點信息，與 目標平面幾何形狀或待識別平面幾何形狀的同類型特征點信息順序配對，按配 對的特征點信息序號，分別設定兩組特征點信息的開始序號，按循環排序關系， 計算相似度，從中獲得最大相似度；d3、設定完全相似判定指標，當最大相似度大于所述完全相似判定指標， 判定兩平面幾何形狀相似，否則，判定兩平面幾何形狀不相似。
5、 如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述相似性分析處理進一步包 括如下步驟判斷所述待識別平面幾何形狀及目標平面幾何形狀的基本檢索信息中，各 類型特征點的個數是否都相同，如果是，則執行步驟dl;否則判定待識別平面 幾何形狀與當前目標平面幾何形狀不相似。
6、 如權利要求4、 5所述的方法，其特征在于，所述計算相似度包括如下 步驟d21、設置特征判斷點描述對應特征點信息的差異，按特征點信息的循環排 序關系，利用各對應特征點信息,計算得到特征判斷點的相似度和描述角度； d22、當有一個特征判斷點的相似度為0,設定相似度為0,計算結束；否則d23、累加步驟d21獲得的特征判斷點的相似度與角度范圍之積，所述角度 范圍為將所述特征判斷點分別與兩相鄰特征判斷點的描述角度求差，取所述 兩差值的絕對值之和的一半；將累加和除以基本檢索信息中的特征點信息矢量 旋轉角度絕對值累加和得到相似度。
7、 如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述計算得到特征判斷點的相 似度、描述角度包括如下步驟d211、按序號遞增，建立新的特征判斷點；d212、判斷一對特征點信息的匹配關系，如果得到匹配判定結果則執行步 驟d213;得到不匹配或一個特征點信息無匹配點的判定結果，則設置特征判斷 點的相似度等于O,計算結束；d213、通過計算一對特征點信息得到特征判斷點的相似度，特征判斷點的 描述角度等于一對特征點信息中目標特征點信息的極角。
8、 如權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟d212所述判斷一對特征 點信息的匹配關系包括如下步驟在一對特征點信息中，將目標平面幾何形狀的第i個特征點信息記為Ai, 將待識別平面幾何形狀的第j個特征點信息記為Bj,分別求以Ai和Bj各自的 開始序號為基準的相對極角差的絕對值Cij，以Ai+i和Bj各自的開始序號為基 準的相對極角差的絕對值Ci+ij,及以Ai和Bj+i各自的開始序號為基準的相對 極角差的絕對值C.ij+i，如杲Cij是最小值，則執行下一步；否則，判定不匹酉己；將兩組特征點信息的序號都加1,如果一對特征點信息的特征點類型相同， 則判定一對特征點信息匹配；否則，判定不匹配。
9、 如權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟d213中所述通過計算一 對特征點信息得到特征判斷點的相似度包括如下步驟以目標平面幾何形狀的特征點信息為基準，求一對特征點信息的相對誤差， 記為xer;特征判斷點的相似度等于1 - xer。
10、 如權利要求6所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括獲得最大 相似度的環境參數，該環境參數包括特征判斷點信息、兩平面幾何形狀相對 旋轉角度差，及兩平面幾何形狀大小的比例系數；則在判定兩平面幾何形狀相似后，利用所述兩平面幾何形狀相對旋轉角度差 進一 步判定兩平面幾何形狀的相對旋轉角度，利用所述兩平面幾何形狀相對比例系數進一步判定兩平面幾何形狀的比例關系，利用所述特征判斷點信息進一 步判定兩平面幾何形狀在各特征點處的差異。
11、 如權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟d中所述相似性分析處 理具體包括如下步驟dl'、選擇待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形狀特征點信息中公有特征 點類型個數最小值為最大的特征點類型，作為求最大相似度的特征點類型；d2'、在待識別平面幾何形狀與目標幾何形狀的所述類型特征點信息中各選 擇一個特征點信息，循環順序配對，按配對的特征點信息序號，分別設定兩組特征點信息的開始序號，按循環排序關系，計算相似度，從中獲得最大相似度； d3'、設定完全相似判定指標，如果所述最大相似度大于完全相似判定指標，則判定兩平面幾何形狀相似；否則，執行下一步；d4'、設定局部相似判定指標，如果所述最大相似度大于局部相似判定指標，則判定兩平面幾何形狀局部相似；否則，判定兩平面幾何形狀不相似。
12、 如權利要求11所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括如下步驟 設置各類型特征點個數允許差指標Rtd,設置邊界各類型邊長比例允許差指標Rbj;如果待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形狀的基本檢索信息中，各類型 特征點個數差都小于Rtd并且邊界各類型邊長比例的差都小于Rb.j，則執行步驟 dl',否則判定待識別平面幾何形狀與當前目標平面幾何形狀不相似。
13、 如權利要求ll、 12所述的方法，其特征在于，所述計算相似度包括如 下步驟設置特征判斷點描述對應特征點信息的差異，按特征點信息的循環排序關 系，利用各對應特征點信息，計算得到特征判斷點的相似度和描述角度；累加所述得到的特征判斷點的相似度與角度范圍之積，所述角度范圍為 將所述特征判斷點分別與兩相鄰特征判斷點的描述角度求差，取所述兩差值的 絕對值之和的一半；將累加和除以基本檢索信息中的特征點信息矢量旋轉角度 絕對值累加和得到相似度。
14、 如權利要求13所述的方法，其特征在于，所述計算得到特征判斷點的相似度、描述角度包括如下步驟1、 按序號遞增，建立新的特征判斷點；、 判斷一對特征點信息的匹配關系，如果得到匹配判定結果則執行步驟3; 得到不匹配或一個特征點信息無匹配點的判定結果則執行步驟4;3、 通過計算一對特征點信息得到特征判斷點的相似度，特征判斷點的描述 角度等于一對特征點信息中目標特征點信息的極角，計算結束；4、 設置特征判斷點的相似度等于O,當判定結果中有目標特征點信息，特 征判斷點的描述角度等于目標特征點信息的極角；否則，特征判斷點的描述角 度等于待識別特征點信息當前位置以目標開始序號特征點信息為基準的極角 值。
15、 如權利要求14所述的方法，其特征在于，步驟2中所述判斷一對特征 點信息的匹配關系包括如下步驟l'、在一對特征點信息中，將目標平面幾何形狀的第i個特征點信息記為 Ai，將待識別平面幾何形狀的第j個特征點信息記為Bj，分別求以Ai和Bj各自 的開始序號為基準的相對極角差的絕對值Cij,以Ai+i和Bj各自的開始序號為 基準的相對極角差的絕對值Ci+ij，及以Ai和Bj+i各自的開始序號為基準的相 對極角差的絕對值Cij+i，如果Cij是最小值，則執行步驟2';否則執行步驟3';2'、將兩組特征點信息的序號都加1，如果一對特征點信息的特征點類型相 同，則判定一對特征點信息匹配；否則，判定不匹，判斷結束；3'、將描述范圍小的特征點信息所屬的組的序號加1，如果一對特征點信息 的特征點類型都是直線或圓弧并且屬于同一特征段，判定一對特征點信息匹配； 否則，判定描述范圍小的特征點信息無匹配點。
16、 如權利要求14所述的方法，其特征在于，步驟3中所述通過計算一對 特征點信息得到特征判斷點的相似度包括如下步驟以目標平面幾何形狀的特征點信息為基準，求一對特征點信息的相對誤差， T己為xer;特征判斷點的相似度等于1 - xer。
17、 如權利要求11或12所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括獲 得最大相似度的環境參數，該環境參數包括特征判斷點信息、完全匹配特征 判斷點個數、兩平面幾何形狀相對旋轉角度差，及兩平面幾何形狀的相對比例 系數；則利用所述完全匹配特征判斷點個數等于特征判斷點個數作為判定兩平面幾 何形狀相似的附加條件，在判定兩平面幾何形狀相似后，利用所述兩平面幾何 形狀相對旋轉角度差進一步判定兩平面幾何形狀的相對旋轉角度，利用所述兩 平面幾何形狀相對比例系數進一步判定兩平面幾何形狀的比例關系，利用所述 特征判斷點信息進一 步判定兩平面幾何形狀在各特征點處的差異。
18、 如權利要求11或12所述的方法，其特征在于，該方法進一步包括獲 得最大相似度的環境參數，該環境參數包括特征判斷點信息、兩平面幾何形狀 相對旋轉角度差，及兩平面幾何形狀的相對比例系數；則利用最佳匹配狀態下待識別平面幾何形狀特征點信息、目標平面幾何形狀 特征點信息，以及所述特征判斷點信息，求取待識別平面幾何形狀的比對參考 點，進一步求取待識別平面幾何形狀特征點信息以比對參考點為極點的極值與 極角，構成待識別平面幾何形狀的一組新的特征點信息；按照最大相似度對應的最佳匹配關系，利用所述一組新的特征點信息和目 標平面幾何形狀的特征點信息重新計算，獲得新的最大相似度及所述環境參數 中新的特征判斷點信息；利用所述新的最大相似度判定兩平面幾何形狀的整體相似度，利用所述兩 平面幾何形狀相對旋轉角度差進一步判定兩平面幾何形狀的相對旋轉角度，利 用所述兩平面幾何形狀相對比例系數進一步判定兩平面幾何形狀的比例關系， 利用所述新的特征判斷點信息進一步判定兩平面幾何形狀各特征點處的差異。
19、 一種平面幾何形狀的識別裝置，其特征在于，包括目標特征信息提取模塊，用于求取目標平面幾何形狀的特征信息并保存， 所述特征信息至少包含一組特征點信息；目標集創建模塊，用于選擇至少一個目標平面幾何形狀的特征信息，構建識別目標集；待識別特征信息提取模塊，用于求取待識別平面幾何形狀的特征信息，所 述特征信息至少包含一組特征點信息；識別模塊，用于將所述待識別平面幾何形狀的特征信息與所述識別目標集 中的每一個目標平面幾何形狀的特征信息按循環排序關系，利用特征點信息進 行相似性分析處理，并將判定的識別結果輸出。
20、 如權利要求19所述的裝置，其特征在于，所述識別模塊具體包括 極值比對單元，用于求取所述待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形狀的特征點信息中最大矢量極值的比值；相似度獲取單元，用于求取待識別平面幾何形狀和目標平面幾何形狀的相 似度，并從中獲得最大相似度；判定單元，用于設定完全相似判定指標，通過比較該指標及所述最大相似 度，來判定平面幾何形狀的相似性。
21、 如權利要求20所述的裝置，其特征在于，該裝置還進一步包括 附加判定單元，用于根據平面幾何形狀的基本檢索信息中各類型特征點個數判定相似性。
22、 如權利要求19所述的裝置，其特征在于，所述識別模塊具體包括 類型判決單元，用于選擇待識別平面幾何形狀與目標平面幾何形狀特征點信息中公有特征點類型個數最小值為最大的特征點類型，作為求最大相似度的 特征點類型；相似度獲取單元，用于求取待識別平面幾何形狀和目標平面幾何形狀的相 似度，并從中獲得最大相似度；完全相似判定單元，用于根據設定的完全相似判定指標判定平面幾何形狀 是否相似；局部相似判定單元，用于根據設定的局部相似判定指標判定平面幾何形狀 是否局部相似。
全文摘要
本發明公開了一種平面幾何形狀的識別方法，屬于模式識別領域的基礎技術范疇。該方法包括求取目標平面幾何形狀的特征信息并保存；選擇至少一個目標平面幾何形狀的特征信息，構建識別目標集；求取待識別平面幾何形狀的特征信息；將待識別平面幾何形狀的特征信息與識別目標集中的每一個目標平面幾何形狀的特征信息按循環排序關系，利用特征點信息進行相似性分析處理，并將判定的識別結果輸出。本發明還公開可一種平面幾何形狀的識別裝置，包括目標特征信息提取模塊、目標集創建模塊、待識別特征信息提取模塊，及識別模塊。本發明特征信息求取方法簡單，計算量大幅度減少，具有統一的識別規則和快速準確的識別效果。
文檔編號G06K9/46GK101539999SQ20081010219
公開日2009年9月23日 申請日期2008年3月19日 優先權日2008年3月19日
發明者曾培祥 申請人:北大方正集團有限公司;北京方正奧德計算機系統有限公司