论文研究-基于模板和GVF蛇形步态轮廓提取.pdf

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文件名称：论文研究-基于模板和GVF蛇形步态轮廓提取.pdf
文件大小：624KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:13:27
改进的梯度矢量流,模板匹配,步态,轮廓分割,Chamfer距离 提出了一种基于模板和改进的gradient vector flow(GVF)分割方法。该方法先手工建立初始化模板，利用初始化模板和分割对象的周期性线性匹配，并基于Chamfer距离寻找最佳匹配模板；把该最优模板轮廓作为改进GVF的初始轮廓，再使用改进的GVF算法分割出对象。该算法仅需建立一次初始化模板，以后具有通用性，而且对于阴影和背景影响有较好的分割效果。对加利福尼亚大学步态数据库研究显示了该方法的有效性。