基于拓扑结构和CNN的几何图形识别方法

摘要

本发明涉及一种基于拓扑结构和CNN的几何图形识别方法，用于识别平面几何图形。首先，对原图形进行预处理，得到不包含字母的、前景为白色的几何图形；然后再进行霍夫直线检测，合并检测结果中属于同一条边的线段，提取几何图形的边；接着，计算边与边的交点，得到图形各顶点及形成顶点的边编号；之后，根据顶点与边的关联关系获取顶点间邻接关系，用以表示图形拓扑结构；在保证几何图形拓扑结构不变的前提下，通过在预设容忍度内移动图形顶点构建同构图形库作为基础训练集，并进行扩充；最后，以加深隐藏层层数、增加各层卷积核个数的方式改进LeNet‑5模型，基于同构图形训练集进行自动特征提取和学习，完成对平面几何图形的识别。