【摘 要】
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该文主要研究了基于统计的主动形状模型和主动外观模型的特征提取方法.主动形状模型来源于一组标有特征点图像的训练样本.在特征提取时,首先给出特征的一个初始估计,通过搜索
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该文主要研究了基于统计的主动形状模型和主动外观模型的特征提取方法.主动形状模型来源于一组标有特征点图像的训练样本.在特征提取时,首先给出特征的一个初始估计,通过搜索每个特征点邻域内的点,将特征点移动到较好的位置.主动外观模型的产生是结合形状模型和变形后图象的纹理模型.它首先用主动形状模型中介绍的方法建立形状的统计模型,然后计算平均形状,并将训练集中的每张人脸都变形到平均形状,建立纹理的统计模型.在此基础上,建立一个组合的外观模型,它同时控制图象的形状和纹理.在训练阶段,我们学习模型参数的改变和训练图象与合成模型样本差值之间的联系.为匹配到一幅图象上,我们不断计算当前差值并利用模型来预测当前参数的改变,最终达到一个好的适应.
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