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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
针对视频图像中人脸定位跟踪的问题,提出了基于Hausdorff距离和改进ASM的跟踪方法.由于Hausdorff距离多模板匹配的复杂性,采用ASM的人脸模型作为模板大大降低了模型维数;并对传统的ASM算法进行了改进,利用DCT进行去相关和能量集中,充分利用特征点附近的二维纹理信息代替传统ASM的一维灰度信息,提高了定位速度和精度.实验证明该方法在视频图像人脸跟踪中是非常有效的.  相似文献   

2.
特征点的准确定位是机器视觉和模式识别的关键技术之一.主动形状模型(ASM)是一种传统的图像特征点定位算法,具有较高的精确性和鲁棒性.为了提高ASM人脸瞳孔特征点定位的精确度,提出了使用Hough变换方法来改进瞳孔特征点的定位.通过ASM算法,初步定位出瞳孔特征点,并使用Sobel算子对图像进行边缘检测,然后在人眼位置选择一个合适的窗口使用Hough圆检测,找出精确瞳孔点相对于ASM初步定位瞳孔点的偏移量.在实验室采集的人脸图像上的对比实验表明,该方法能够显著的改善ASM人眼瞳孔特征点定位准确性.由于使用了初定位进行了搜索范围的限制,计算量也得到了有效的控制.  相似文献   

3.
张倩  丁友东  蓝建梁  涂意 《计算机工程》2011,37(11):212-214,217
针对人脸特征分类问题,提出一种基于主动形状模型(ASM)和K近邻算法的人脸脸型分类方法。将Hausdorff距离作为K近邻算法的距离函数,利用ASM算法提取待测图像的特征点,对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的Hausdorff距离,根据该距离值,通过K近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明,该方法分类正确率高、速度快、易于实现。  相似文献   

4.
主动形状模型ASM(Active shape model)是一种统计参数化模型,主要应用于图像中的特征提取。传统的ASM方法对训练集数据采用PCA方法获得形状特征向量和形状参数,然后根据转换矩阵建立线性的统计参数化的形状模型。在分析传统方法不足的基础上,提出一种改进的主动形状模型定位人脸特征的新方法。该方法采用增量PCA,可以有效解决模型匹配失败和受测试图像影响等因素,同时可对训练集进行纹理模型更新。实验结果表明,改进的方法可以有效提高模型的匹配精度,同时加快了模型定位特征点的时间。  相似文献   

5.
人手部骨组织建模的B样条拟合方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
李锋  叶铭  付增良  王成焘 《计算机仿真》2009,26(9):184-186,198
利用人体组织数据建立人体手部骨骼组织模型,是进行手部生物力学分析的关键技术。传统的通过CT和MRI获取人体组织数据并建立模型的方法都有其局限性,如CT检测中的伪影,数据融合问题等,人体冷冻切片图像则包括了人体组织的所有信息,能解决传统方法的问题。为解决上述问题,采用中国人体冷冻切片图像数据,通过几何变换对冷冻切片图像序列进行配准,再对冷冻切片图像进行分割处理。先用三次有理B样条将系列特征点拟合成封闭曲线,最后用最小二乘拟合曲面。结果获得人手部骨组织的曲面模型,说明该技术路线是可行有效的,可用于其它人体组织的建模。  相似文献   

6.
《微型机与应用》2015,(12):38-41
利用Kinect设备获取深度图像,通过前景提取得到深度图像中的人体目标,使用距离变换(包括欧氏距离、城市街区距离、棋盘距离方法)和图像细化算法(包括Hilditch细化算法和Zhang快速并行细化算法)研究并实现了人体骨骼的提取,通过实验对各算法的运行效果进行了对比分析。同时,利用深度图像具备深度信息这一特点解决了在骨骼提取中出现的人体自遮挡问题。在获取的人体骨骼线基础上根据人体测量比例定位人体各骨骼关节点,最终通过实验证明了该骨骼提取方法的有效性。  相似文献   

7.
〖提出一种无标记点的步态参数提取方法,采用基于模型的人体运动跟踪方法,无须标记点即可从视频图像序列中获取运动步态参数。利用粒子滤波算法跟踪人体目标运动过程,通过基于外观模型的相似度计算及边界匹配误差判断定位腿部关节点。依据曲线拟合方法在跟踪与定位结果上提取运动步态参数。实验结果表明,该方法能精确定位腿部关节点且有效地提取步态参数。  相似文献   

8.
基于无标记点运动跟踪的步态参数提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种无标记点的步态参数提取方法,采用基于模型的人体运动跟踪方法,无须标记点即可从视频图像序列中获取运动步态参数。利用粒子滤波算法跟踪人体目标运动过程,通过基于外观模型的相似度计算及边界匹配误差判断定位腿部关节点。依据曲线拟合方法在跟踪与定位结果上提取运动步态参数。实验结果表明,该方法能精确定位腿部关节点且有效地提取步态参数。  相似文献   

9.
结合距离变换与边缘梯度的分水岭血细胞分割   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
目的 针对医学图像中细胞提取和粘连细胞分割问题,提出一种结合距离变换利用边缘梯度的分水岭血细胞显微图像分割方法。方法 首先,通过距离变换由细胞二值图生成距离地形图,取其局部极值点或点集作为前景标记,进行第1次距离分水岭变换;接着将第一步骤所得的分水岭脊线作为背景区域的标记,前景标记不变,视梯度幅度图为地形图,再一次进行梯度分水岭变换,得到细胞分割结果。两次分水岭变换前,均采用强制极小值的方法修改地形图,来控制地形图只在选取的标记处存在局部极小值。结果 该方法由距离图提取前景标记,将距离分水岭变换所得的脊线作为梯度分水岭变换的背景标记,能有效地分离粘连目标。相比于基于距离图分水岭变换,本文方法不过多依赖二值图像信息,保留了基于梯度图像的分水岭变换边缘定位准确的优点,又解决了其无法分割粘连目标和过分割的问题。结论 经多幅临床细胞图像分割实验验证,该方法可以实现图像中细胞的提取以及粘连细胞的自动分割,满足医学图像分割的要求。  相似文献   

10.
基于ASM的图像中二维物体的定位方法研究   总被引:7,自引:1,他引:7  
蔡宇新  徐涛 《计算机应用》2003,23(Z1):191-194
文中以医学图像中脊柱的定位为应用背景,介绍了一种基于统计形状模型的主动形状模型(ASM)的理论框架.它首先运用主分量分析方法建立目标轮廓的先验模型,而后通过不断调整模型参数来减少模型与目标轮廓的距离误差,最终在多次迭代后达到模型与实际目标的匹配.与传统的目标定位方法相比,ASM模型具有较高的通用性和准确性,根据该模型得到的实验结果也说明了其在目标定位应用中的有效性.  相似文献   

11.
A new algorithm to automatically detect the boundary of optic disk in color fundus images is proposed. The optic disk is located by principal component analysis (PCA) based model, which is employed to initialize active shape model (ASM) to detect the disk boundary. ASM is modified with two aspects: one is the self-adjusting weight in the transformation from shape space to image space; the other is exclusion of outlying points in obtaining shape parameters. The modifications make the proposed algorithm more robust and converge faster than the original ASM method, especially in the case where the edge of optic disk is weak or occluded by blood vessels.  相似文献   

12.
A Unified Gradient-Based Approach for Combining ASM into AAM   总被引:2,自引:0,他引:2  
Active Appearance Model (AAM) framework is a very useful method that can fit the shape and appearance model to the input image for various image analysis and synthesis problems. However, since the goal of the AAM fitting algorithm is to minimize the residual error between the model appearance and the input image, it often fails to accurately converge to the landmark points of the input image. To alleviate this weakness, we have combined Active Shape Models (ASM) into AAMs, in which ASMs try to find correct landmark points using the local profile model. Since the original objective function of the ASM search is not appropriate for combining these methods, we derive a gradient based iterative method by modifying the objective function of the ASM search. Then, we propose a new fitting method that combines the objective functions of both ASM and AAM into a single objective function in a gradient based optimization framework. Experimental results show that the proposed fitting method reduces the average fitting error when compared with existing fitting methods such as ASM, AAM, and Texture Constrained-ASM (TC-ASM) and improves the performance of facial expression recognition significantly.  相似文献   

13.
Image segmentation methods may be classified into two categories: purely image based and model based. Each of these two classes has its own advantages and disadvantages. In this paper, we propose a novel synergistic combination of the image based graph-cut (GC) method with the model based ASM method to arrive at the GC-ASM method for medical image segmentation. A multi-object GC cost function is proposed which effectively integrates the ASM shape information into the GC framework. The proposed method consists of two phases: model building and segmentation. In the model building phase, the ASM model is built and the parameters of the GC are estimated. The segmentation phase consists of two main steps: initialization (recognition) and delineation. For initialization, an automatic method is proposed which estimates the pose (translation, orientation, and scale) of the model, and obtains a rough segmentation result which also provides the shape information for the GC method. For delineation, an iterative GC-ASM algorithm is proposed which performs finer delineation based on the initialization results. The proposed methods are implemented to operate on 2D images and evaluated on clinical chest CT, abdominal CT, and foot MRI data sets. The results show the following: (a) An overall delineation accuracy of TPVF > 96%, FPVF < 0.6% can be achieved via GC-ASM for different objects, modalities, and body regions. (b) GC-ASM improves over ASM in its accuracy and precision to search region. (c) GC-ASM requires far fewer landmarks (about 1/3 of ASM) than ASM. (d) GC-ASM achieves full automation in the segmentation step compared to GC which requires seed specification and improves on the accuracy of GC. (e) One disadvantage of GC-ASM is its increased computational expense owing to the iterative nature of the algorithm.  相似文献   

14.
针对传统主动形状换型ASM方法对初始位置和尺度敏感、定位不准等问题,提出了一种改进算法:在得到两个眼睛位置的前提下,据此调整模型或图像的尺寸,然后采取分区域的策略进行特征定位.实验表明,本方法简单易行,与传统方法相比定位准确度更高.  相似文献   

15.
孟祥丽  吴涛  陈聘 《测控技术》2018,37(8):32-35
针对人工录入纸质问卷中所存在的工作任务重、效率低、误差大等问题,提出一种基于标志点的纸质问卷设计方案及自动识别方法.在问卷的每个题目和选项前分别设置题目标志点和选项标志点,通过提取与区分标志点定位题目和选项,判断每个选项的答题区域是否存在答题标识,实现问卷结果的自动识别.100份问卷实验结果显示,本文方法对各种笔在答题框内画实心、空心圆圈、直线和对勾等均能正确识别,总体识别率为98.95%,每页问卷的平均识别时间为1.163 s.本方法可以大幅提高纸质问卷分析效率、降低错误率、减少人力成本,为纸质调查问卷的统计提供了一种有效的自动识别方法.  相似文献   

16.
目的 肺区分割是肺癌计算机辅助诊断系统的首要步骤。主动形状模型(active shape model,ASM)能根据训练集获得肺区形状模型,再结合待分割肺区影像自身的局部特征,进行测试影像的分割。由于主成分分析(principal component analysis,PCA)仅能去除服从高斯分布的噪声,不能处理其他类型的噪声,所以当训练集含有非高斯类型的噪声样本时,采用基于PCA的ASM无法训练出正确的形状模型,使得肺区分割不能得到正确的结果。而低秩(low rank,LR)理论的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)能去除各种类型的噪声,基于此,本文提出一种将RPCA与ASM相结合的方法。方法 首先对训练样本集标记点矩阵进行低秩分解,去除噪声样本对训练出的形状模型的影响。然后在ASM训练局部梯度模型时,用判断训练样本轮廓上的标记点曲率直方图的相似度来去除噪声样本。结果 在训练集含噪声样本时,将基于RPCA的ASM与传统ASM(即基于PCA的ASM)分别生成的形状模型进行对比,发现基于RPCA的ASM生成的形状模型与训练集无噪声样本时传统ASM生成的形状模型更相符。在训练集含噪声样本的情况下,基于RPCA的ASM方法分割EMPIRE10数据集中的22个肺影像,与金标准的重叠度为94.5%,而基于PCA的ASM方法分割准确率仅为69.5%。结论 实验结果表明,在训练样本集中有噪声样本的情况下,基于RPCA的ASM分割能得到比基于PCA的ASM更好的分割效果。  相似文献   

17.
基于单张人脸图片和一般模型的三维重建方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出一种使用单幅人脸照片进行特征提取、标准模型变形的全自动三维人脸重建方法。使用改进ASM方法自动精确提取人脸特征点,通过使稀疏形变模型匹配平面特征点来获取照片人脸的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸。基于肤色模型优化的ASM提取人脸特征,使得一定角度的侧面照片也可以有很好的重建效果。同时,使用基于肤色模型的纹理融合技术使侧面信息缺失的问题得到很好解决。实验证明,该方法快速简便,只用单幅照片全自动化完成重建,无须用户交互,生成的三维模型有较好的真实感。  相似文献   

18.
人体特征点提取和尺寸测量一直是虚拟服装试衣的关键内容.本文在人体图像基础上,通过对ASM算法进行改进实现人体特征点提取以及特征点尺寸测量.首先,算法计算待测图片中人脸和身体两个中心点欧式距离与对应模板进行匹配,改变传统ASM算法单一模板局部模板匹配模式,提高了初次模型匹配的准确率和效率;接着,以特征点为中心选择较少有效邻域点在其灰度训练模型中目标搜索,解决传统ASM方法匹配时间长且特征点易匹配失败问题;另外,针对人体胯部以下区域易出现仅单侧拟合效果较好问题,利用马氏距离公式选择特定矩阵大小邻域范围内点的灰度与灰度模型比较,并且结合人体体型分布及对称性特点进行拟合处理.实验结果表明了该方法能适应复杂背景下人体图像的特征点提取与尺寸测量,提高人体特征点提取和尺寸测量精度.  相似文献   

19.
车道标识线识别和跟踪方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
为了得到比较理想的道路图像中车道标识的边缘,文中采用了基于二维直方图熵最大化的车道标识边缘提取方法。对此边缘图像采用定向边界跟踪方法提取出车道标识特征点,对这些特征点采用线性回归技术就可以得到车道标识线参数,从而完成对道路图像中的车道标识线的识别,并且文中还采用了建立梯形的感兴趣区域的办法实现了对车道标识线的实时跟踪。  相似文献   

20.

The single image dehazing is performed using atmospheric scattering model (ASM). The ASM is based on transmission and atmospheric light. Thus, accurate estimation of transmission is essential for quality single image dehazing. Single image dehazing is of prime focus in research nowadays. The proposed work presents a fast and accurate method for single image dehazing. The proposed method works in two folds; (i) An adaptive dehazing control factor is proposed to estimate accurate transmission, which is based on difference of maximum and minimum color channel of hazy image, and (ii) a mathematical model to compute probability of a pixel to be at short distance is presented, which is utilized to locate haziest region of the image to compute the value of atmospheric light. The proposed method obtains visually compelling results, and recovers the information content (such as structural similarity, color, and visibility) accurately. The computation speed and accuracy of the proposed method is proved using quantitative and qualitative comparison of results with state of the art dehazing methods.

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