【摘 要】
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活动形状模型（ASM）算法在有模型监督的轮廓提取中应用广泛,其不足主要体现在两个方面：（1）对大量样本标记点的标注费时、费力,且易产生误差;（2）算法轮廓进化中的盲搜索对图像中的噪声
【机 构】
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中国科学技术大学电子工程与信息科学系,合肥工业大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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中国高技术研究发展（863）计划（2004AA783052）和十五总装预研项目（42201020501）资助
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活动形状模型（ASM）算法在有模型监督的轮廓提取中应用广泛,其不足主要体现在两个方面：（1）对大量样本标记点的标注费时、费力,且易产生误差;（2）算法轮廓进化中的盲搜索对图像中的噪声敏感,容易偏离全局最优.对前者,当目标物体的待成像轮廓在同一平面时,可利用透视投影变换模拟产生物体轮廓在3D空间成像的训练样本,从而完全避免手工标注引入的人为误差;对后者,在ASM的轮廓进化过程中,结合经典的snakes活动轮廓模型算法（ACM）,可提高算法收敛的鲁棒性.上述改进的ASM算法已用于视频相册系统中,试验结果证明了
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