标题：基于轮廓形状和复杂网络的图像识别新方法
作者：何苏利 王银河 陈作宏
作者单位：广东工业大学自动化学院，广东 广州 510006
关键字：目标识别，图像轮廓，复杂网络
摘要：针对机器视觉中的目标识别问题，采用图像轮廓形状与复杂网络相结合的识别方法，提出了一种新的基于动态演化复杂网络特性的轮廓特征识别方法。首先，通过提取图像形状的轮廓点，建立相应的复杂网络模型，然后计算相关特征参数向量来识别图像。这些特征参数不仅具有位移、旋转不变性和伸缩不变性，也具有较强的抗干扰能力和鲁棒性，因而为图像识别提供良好的分类特征。实验表明，该方法不仅具有对轮廓图精确度依赖低、能有效适应边界形状改变等优点，而且识别率高、识别速度快。