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基于形状的图像匹配复合模型研究的中期报告
一、前言
图像匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题，其在目标跟踪、物体识别、三维重建等领域中都有广泛的应用。其中，基于形状的图像匹配方法因其能够对物体的形状、旋转、缩放、畸变等变化具有一定的鲁棒性，受到了广泛关注。本文旨在研究基于形状的图像匹配方法，探究其在不同场景下的适用性及优缺点，并提出一种基于复合模型的改进方法。
二、研究内容
1.基于形状描述符的图像匹配方法
目前，基于形状描述符的图像匹配方法已经有很多种，如SIFT、SURF、ORB等。其中，SIFT是一种常用的图像特征提取方法，它能够根据图像中各个关键点周围的局部纹理特征提取出对应的描述符。在进行匹配时，可以采用离散傅里叶变换(DFT)等方法将描述符进行匹配，从而得到相似度。
2.基于几何形状的图像匹配方法
几何形状是物体的一个重要特征，因此基于几何形状的图像匹配方法也得到了广泛的关注。例如，一些基于点或线的形状匹配方法，可以通过求取两个几何形状之间的距离或相似性来进行匹配。
3.复合模型的基于形状的图像匹配方法
不同的形状匹配方法各有优缺点，在一些特定的场景下可能会存在局限性。因此，本文提出了一种基于复合模型的改进方法。具体地，我们将几种形状匹配方法进行组合，得到一个更加鲁棒的匹配结果。例如，在匹配角点时，我们可以将SIFT描述符与角度等几何信息相结合，从而得到更准确的匹配结果。
三、进展与分析
目前，我们已经对不同形状匹配方法进行了系统的研究和实验评估。初步的结果表明，基于几何形状的方法在局部精度上更高，而基于形状描述符的方法在整体精度上更为优秀。此外，我们还对复合模型进行了初步探索，并进行了一些简单的实验验证。结果显示，复合模型的方法在一些特定场景下表现出了较好的优越性。
但是，本文的研究还存在一些问题，需要进一步深入的探究和分析。例如，在细节部分的匹配上，目前的算法仍存在较大误差。此外，复合模型的算法需要更为深入的研究和优化。
四、结论
通过对基于形状的图像匹配方法进行研究和分析，我们发现各种形状匹配方法都有其优缺点，应根据具体场景进行选择。同时，我们也提出了一种基于复合模型的改进方法，该方法在一些特定场景下表现出了较好的优越性。但是，相较于现有方法，我们的复合模型的算法需要更为深入的研究和优化。