改进的先验形状模型构造及其人脸图像分割 (2014年)

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文件名称：改进的先验形状模型构造及其人脸图像分割 (2014年)
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文件格式：PDF
更新时间：2021-05-24 20:39:17
自然科学 论文 在处理分割被遮挡、背景与目标灰度相似或数据丢失的目标时，需在CV(Chan and Vese)模型的基础上引入先验形状信息。传统的先验形状项只具有旋转、缩放和平移不变性，针对表情丰富、易产生遮挡的人脸图像，分割结果很不理想。结合形状统计的水平集图像分割做了如下两点工作：(1)在 CV模型基础上加入局部剪切和X、Y方向拉伸不变两种特性上，建立了新的数学分割模型；(2)构造新的先验形状能量项，对全局变化和局部变化的人脸图像都能进行平滑快速的演化。实验结果表明本文方法对复杂背景下姿态变化较大的人脸图像，具有较好