光电子技术
光電子技術
광전자기술
OPTOELECTRONIC TECHNOLOGY
2015年
1期
39-44,48
,共7页
特征点扩充%主成分分析%配准变换%匹配收敛
特徵點擴充%主成分分析%配準變換%匹配收斂
특정점확충%주성분분석%배준변환%필배수렴
feature points expansion%principal component analysis%registration transformation%matching convergence
活动形状模型ASM(Active Shape Model)在目标对象的定位中得到广泛应用,但传统ASM算法定位精度较低,模型容易收敛到错误位置,为此,本文提出了一种基于特征点扩充和主成分分析PCA(Principal Component Analysis)灰度特征提取的ASM改进算法:首先,采用等距插值的方法扩充手工标定的特征点;其次,提出采用主成分分析PCA处理特征点法线灰度信息代替原算法中的灰度值求导,统计特征点局部灰度特征,以提高目标定位的精度.实验结果表明,与传统ASM算法相比,本文的改进算法的目标定位精度和鲁棒性都有了显著的提高,实验数据显示,平均定位误差降低了38％以上.
活動形狀模型ASM(Active Shape Model)在目標對象的定位中得到廣汎應用,但傳統ASM算法定位精度較低,模型容易收斂到錯誤位置,為此,本文提齣瞭一種基于特徵點擴充和主成分分析PCA(Principal Component Analysis)灰度特徵提取的ASM改進算法:首先,採用等距插值的方法擴充手工標定的特徵點;其次,提齣採用主成分分析PCA處理特徵點法線灰度信息代替原算法中的灰度值求導,統計特徵點跼部灰度特徵,以提高目標定位的精度.實驗結果錶明,與傳統ASM算法相比,本文的改進算法的目標定位精度和魯棒性都有瞭顯著的提高,實驗數據顯示,平均定位誤差降低瞭38％以上.
활동형상모형ASM(Active Shape Model)재목표대상적정위중득도엄범응용,단전통ASM산법정위정도교저,모형용역수렴도착오위치,위차,본문제출료일충기우특정점확충화주성분분석PCA(Principal Component Analysis)회도특정제취적ASM개진산법:수선,채용등거삽치적방법확충수공표정적특정점;기차,제출채용주성분분석PCA처리특정점법선회도신식대체원산법중적회도치구도,통계특정점국부회도특정,이제고목표정위적정도.실험결과표명,여전통ASM산법상비,본문적개진산법적목표정위정도화로봉성도유료현저적제고,실험수거현시,평균정위오차강저료38％이상.
