[发明专利]用于自动形状分类的方法

权利要求书

1.一种对二维形状进行分类的方法，包括步骤：

创建由相似形状组和相异形状组构成的训练形状数据集；

根据相似形状组计算平均形状；

将训练形状数据集中的每个形状对准平均形状；

产生训练形状数据集中每个形状的相似性距离；和

根据它们的相似性距离将训练形状数据集中的每个形状分类至相似形状组或者相异形状组。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算平均形状的步骤包括步骤：

从相似形状组中识别出一个形状作为模板形状；

将相似形状组中的形状对准模板形状；

产生平均形状；

确定所述平均形状和所述相似形状组中的形状之间的总距离；和

当所述总距离最小时输出平均形状。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述输出的步骤通过以下步骤完成：

将平均形状识别为模板形状；和

重复对准、产生和确定步骤直到总距离最小。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述将训练形状数据集中的每个形状对准平均形状的步骤包括步骤：

产生每个形状的多边形近似；以及

使用转折函数以将多边形近似对准平均形状。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述对训练形状数据集中的每个形状进行分类的步骤包括步骤：

使用训练数据集中形状的相似性距离产生距离分布；和

从距离分布中识别出用于对形状进行分类的分类阈值。

6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括步骤：

得到新的形状；

对新的形状进行分类；和

使用所述新的形状更新平均形状和分类阈值。