1、形狀分類算法在計算機視覺領域具有非常重要的地位,它是物體檢測、文本檢測、形狀演化等方向的基礎,并在醫(yī)學診斷、商業(yè)檢索、手寫輸入、標識識別等現(xiàn)實生活中具有廣闊的應用前景。對于計算機來說,形狀是對物體的一種直觀的描述方式,通過形狀,可以分析和提取諸如物體類別等信息。形狀分類,是將圖像中的形狀進行匹配和分類,找出他所屬的類別。
　　本文對當前的形狀匹配和分類算法做了總結和歸納,目前的形狀匹配和分類算法大體可以分為三類:基于輪廓的形狀匹配

2、和分類算法、基于區(qū)域的形狀匹配和分類算法、基于骨架的形狀匹配和分類算法。
　　本文分析了各種匹配算法和形狀分類算法的優(yōu)劣,基于向量場一致性、匹配算法和已有的形狀匹配和分類算法,提出了一種基于向量場一致性的形狀分類算法。該算法首先運用基于輪廓的形狀匹配算法提取采樣點并建立采樣點直方圖,然后計算相似度矩陣,運用匈牙利算法計算全匹配,繼而運用向量場一致性的思路對匹配進行篩選,剔除錯誤匹配,最后根據(jù)匹配情況計算形狀間相似度,根據(jù)相似度實現(xiàn)