![](/assets/wap/images/content-icon.png)
![](https://wkfile.douchai.cn/2023-09-21/650bf7727b529.png)
基于形状相似性的活动轮廓模型.docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于形状相似性的活动轮廓模型.docx
基于形状相似性的活动轮廓模型活动轮廓模型是计算机视觉领域中广泛用于图像分割的一种方法。其基本思想是根据先验知识,利用一系列曲线或曼哈顿距离变换等手段,建立能够自适应地描述图像中感兴趣目标的轮廓模型,再通过数学方法将其与图像进行匹配,从而达到分割图像的目的。在实际应用中,活动轮廓模型被广泛应用于医学图像分割、手写字符识别、目标跟踪等领域。在形状相似性的活动轮廓模型中,利用目标轮廓的几何形状信息来进一步提高模型的鲁棒性,解决不能准确描述目标轮廓形状的传统活动轮廓模型所面临的问题。与传统活动轮廓模型相比,形状相
基于形状相似性和曲线化简的统计形状模型建立.docx
基于形状相似性和曲线化简的统计形状模型建立概述统计形状模型广泛应用于不同领域,如医学图像处理、计算机视觉等。基于形状相似性和曲线化简的统计形状模型建立是其中一种有效的方法。该方法通过形状匹配和曲线简化技术,快速准确地生成具有代表性的形状模型。本文将介绍基于形状相似性和曲线化简的统计形状模型建立方法的原理和实现。原理基于形状相似性和曲线化简的统计形状模型建立分为两个阶段:训练阶段和测试阶段。在训练阶段,模型使用已知形状实例的集合来构建一个形状空间。在测试阶段,模型使用新的形状实例进行匹配和分类。在训练阶段,
基于区域的活动轮廓模型.docx
基于区域的活动轮廓模型摘要本文介绍了一种新型的基于区域的活动轮廓模型(RAAM),该模型具有多种优点,包括对复杂场景的描述精度高、对噪声和抖动等干扰的鲁棒性强等。本文详细阐述了RAAM的原理及其在计算机视觉领域中的应用,包括目标跟踪、自动识别等领域。实验结果证明,RAAM模型可以有效地进行目标跟踪,并在过时的图像中识别出目标及其位置。关键词:区域,轮廓,活动模型,目标跟踪,自动识别引言计算机视觉是一个复杂而又充满挑战性的领域,旨在让计算机模拟人类视觉的能力。近年来,计算机视觉技术得到了长足的发展,应用范围
基于轮廓形状和球面距离的复杂网络模型拓扑性质研究.docx
基于轮廓形状和球面距离的复杂网络模型拓扑性质研究基于轮廓形状和球面距离的复杂网络模型拓扑性质研究摘要:复杂网络模型在现代科学和工程中的应用越来越广泛。其中,对复杂网络的拓扑性质进行研究可以揭示其内在结构和特征,进而有助于我们理解网络的行为和功能。本文针对基于轮廓形状和球面距离的复杂网络模型拓扑性质进行研究,探讨了几个重要的问题,包括网络直径、平均路径长度和聚类系数等。引言:复杂网络是由大量节点和连接它们的边构成的网络结构。在现实生活中,各种各样的复杂网络模型出现在不同的领域,如社交网络、蛋白质相互作用网络
基于肤色模型和形状约束的正面人脸轮廓提取方法.pdf
本发明涉及一种在YCbCr空间对图像数据进行阈值分析建立肤色模型,并通过肤色模型对肤色区域进行初定位,再经过对肤色区域的连通区域标记,进而根据区域像素数筛选去除非人脸区域。然后提取人脸初步轮廓,并结合人脸形态比例去除颈部轮廓,最后通过人脸形状约束参数构建出人脸下巴轮廓,最终得到一个连续、封闭的人脸轮廓。该方法基本克服了下巴轮廓难以从颈部提取的问题,并能够从背景较复杂的图像中较好地提取出人脸轮廓,满足了人脸轮廓特征提取的要求,同时具有较高的时效性。