形状是在图像中普遍存在的一种高级视觉特征,可以用来表示目标物的结构和姿态,具有纹理信息所不具备的特点。形状特征的提取是形状分析和识别的基础,尤其是在各种广泛的几何变换下(如平移、旋转、仿射、射影等)保持不变的特征,对目标识别、图像检索、图像配准、产品检测、生物医学工程等科学研究和工程技术领域都有着重要的意义和广泛的应用价值。本文以代数、几何上的不变量为基础,通过距离约束、角度约束、相关位置约束等方式构造相应的形状不变特征,重点对仿射、射影变换下保持不变的几何特征进行了研究,并构造了针对复杂形状的形状特征描述子,最后将相关方法扩展到三维动作曲线的识别中获得了很好的效果。首先,通过对现有的形状特征描述符进行分析对比,综合特征描述符构造的复杂度和形状匹配过程中的效率两方面因素,提出了一种基于度量信息的分段约束算法,与传统的形状上下文相比,本文的形状特征计算简单,特征维度较低,对于形状局部变形更稳定,并且该方法适用于欧氏距离、三角形半径、角度相关性等一系列能描述采样点之间关系的度量约束,具有一定的可扩展性。其次,本文对现有的仿射不变形状特征的提取方法进行了研究,发现特征比这一仿射不变量可以描述多个共线点之间的位置关系,本文以此为基础,通过对形状外轮廓进行采样,建立外轮廓与内部结构之间的关系,构造了针对复杂平面形状的仿射不变特征描述子。通过与现有的仿射不变特征描述子的对比实验,证明了本文方法的稳定性和有效性。对于具有相似结构的复杂形状和噪声情况下的形状识别,该方法也具有很好的区分效果。再次,本文综合分析了传统的形状特征提取方法及基于射影不变量的特征提取方法各自的优势,构造了一种层次化的射影不变特征描述符,将射影不变量和上下文类描述方法进行有机的结合,将轮廓点由粗到精的进行了描述。这种层次化的方法能够表示形状从整体到局部的信息,因而在保证射影不变的同时对同类形状也有较好的区分效果。最后,本文将人体关键点的运动轨迹看成是一种空间曲线,通过特征数这一射影不变量构造了对3D空间异面形状的描述方法,用于解决多角度动作序列的识别问题。本文分别提出了基于时间序列和空间序列的两种方法,实验证明这两种方法与目前多视角下动作识别的方法相比不需要前期学习训练方法的辅助,灵活性更高。