主動輪廓模型在人臉人耳檢測方面的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、主動輪廓模型（ACM）作為一種新型的輪廓提取方法，與其它傳統(tǒng)的輪廓提取方法相比具有良好的提取和跟蹤特定區(qū)域內(nèi)目標輪廓的能力，在圖像分割處理和邊緣提取方面被廣泛采用，目前在許多領域內(nèi)得到了廣泛應用,例如航空影像的目標提取、醫(yī)學圖像中的輪廓提取等。
　　主動輪廓模型（ACM）的不足之處在于需要給定初始輪廓，而且模型依據(jù)具體問題而有所不同，文本針對這些不足進行了改進并嘗試了將主動輪廓模型（ACM）應用于生物特征提取方面的研究。分別對靜態(tài)

2、復雜背景人臉輪廓自動提取和簡單背景下的人耳輪廓自動提取提出了新的算法。
　　在人臉檢測方面，首先根據(jù)需要改進了主動輪廓模型的連續(xù)性能量項，曲率項參數(shù)的自適應調(diào)整等方面。其次通過對RGB的KL變換空間、HSV顏色空間等三種顏色空間的比較試驗，提出了采用YUV顏色空間的統(tǒng)計模型實現(xiàn)人臉區(qū)域的預定位，以形態(tài)學特征和傳統(tǒng)的特征臉匹配作確認的算法，結合上面的改進實現(xiàn)了復雜背景下基于主動輪廓模型的自動人臉輪廓檢測。實驗結果表明該算法具有良好的

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