8、自然场景中基于多尺度分割形状匹配的符号识别

自然场景中基于多尺度分割形状匹配的符号识别

在当今的科技领域，自然场景中的符号识别在众多应用中发挥着至关重要的作用，如驾驶辅助和环境感知等。然而，由于自然场景的复杂性，符号识别面临着诸多挑战。本文将详细介绍一种通过多尺度分割形状匹配实现自然场景符号识别的方法。

1. 自然场景符号识别的现状与挑战

自然场景中的符号识别是一个极具挑战性的研究课题。与扫描图像中的符号识别相比，自然场景中的符号嵌入在复杂的背景中，难以从背景中区分出来。目前，基于摄像头的符号识别代表性解决方案主要分为以下几类：
- 图像分割后形状匹配或分类 ：先对图像进行分割，然后对分割结果进行形状匹配或分类。
- 基于Adaboost的机器学习检测候选块 ：使用Adaboost进行机器学习检测候选块，然后使用分类器对检测到的区域进行分类。
- 符号定位直接识别和定位符号 ：直接在背景中识别和定位符号。

然而，这些解决方案都存在一些问题。基于Adaboost的解决方案性能受训练数据的影响较大，且检测到的候选块通常包含部分背景，可能会干扰后续的分类。符号定位的解决方案大多是基于向量的方法，在基于摄像头的识别中由于易出错的矢量化而不够鲁棒。图像分割的解决方案中，机器分割结果往往与人类的感知和认知不一致，且算法参数的变化会导致分割结果不稳定，影响后续的识别。

2. 提出的方法

为了提高符号识别的鲁棒性，本文提出了一种包括三个阶段的解决方案：图像分割、组件级形状匹配和结构匹配。

2.1 图像分割

图像