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ASM及其改进的人脸面部特征定位算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了提高主动形状模型(ASM)算法的性能,提出一种改进的ASM算法.首先,精确定位出瞳孔的位置用作平均形状模型的初始化;其次,采用全局形状模型、面部显著特征区域成分形状模型以及人脸面部的相似性构形相结合的办法来共同约束特征点的定位结果;最后,特征点周围采用Log-Gabor小波系数进行描述,并建立局部纹理模型,提高了算法对光照和噪声的鲁棒性.实验结果表明,与传统的ASM算法相比,该算法特征点定位精确度有显著的提高. 相似文献
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提出一种ASM(active shape Model)与彩色Gabor特征相结合的提取人脸关键特征点的方法。该方法首先通过瞳孔的精确定位来辅助完成人脸形状模型的初始化;然后采取全局特征与局部特征相结合的方法来共同实现对特征点的定位;最后选取人脸图像中的关键特征点的特征信息,结合彩色Gabor特征进行提取,进而快速准确地得到人脸关键特征点。实验表明,与传统的ASM算法比较,加入了彩色信息的改进算法对特征点定位有显著的提高。 相似文献
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原始的主动形状模型(Active Shape Model,ASM)在很多方面得到了广泛的应用,如特征点定位,轮廓提取等。但是,原始ASM算法只采用灰度信息进行局部特征匹配,需要的训练样本多,存在精度不够高,鲁棒性不强的缺点。本文提出了一种融入彩色梯度特征的方法来改进原始ASM算法,并在IMM人脸库上进行对比实验,实验结果表明改进的算法性能比原始ASM算法有很大的提高。 相似文献
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两种超声颈动脉血管斑块图像分割方法比较与改进 总被引:1,自引:1,他引:0
针对颈动脉超声图像,实现了两种颈动脉血管斑块的分割方法—活动形状模型(Active Shape Models,ASM)和活动表观模型(Active Appearance Models,AAM),对38组颈动脉超声图像进行了内外轮廓分割,并比较了两类算法对颈动脉内外轮廓分割的有效性。在综合分析实验结果的基础上,结合颈动脉超声图像的特点,通过引入比例不变性改进了ASM算法。统计结果表明,在运行时间上,ASM和改进ASM的运行时间相近,AAM大约为ASM和改进ASM的16倍。同时,采用FOM和RAY两种方法对分割效果进行评价,结果表明,改进ASM算法的分割效果较ASM有了很大的提高,是最适合颈动脉血管斑块超声图像分割的算法。 相似文献
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为了提高主动形状模型(ASM)算法在人脸平滑区域检测的准确性,提出一种先利用全局模板进行总体定位,再利用局部模板进行局部定位的改进的多模板ASM算法.在局部定位过程中,首先在各模板特征点中构建窄条带,然后利用Closed-form算法对窄条带区域进行纹理分割,最后利用局部模板与图像进行匹配,得到人脸特征点位置信息.实验结果表明,与传统ASM算法相比,该算法显著改善了纹理平滑区域特征点定位不精确的问题,并提高了对各特征点的提取精度. 相似文献
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本文研究了典型的基于区域的图像分割方法主动形状模型(Active Shape Model,ASM)和基于边缘的图像分割snake算法,分析了算法适用条件和各自的优缺点.结合snake模型与主动形状模型,提出了一种基于多级混合模型的图像分割方法:首先使用ASM,获得的时目标图像位置和形态的最佳估计,并通过snake算法对匹配的结果进行二次调整,获取可以精确描述图像边缘信息的模型.试验表明了该方法的有效性. 相似文献