【摘 要】
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主动形状模型方法常常用于人脸图像描述,但由于受到初始情况、光照等诸多因素的影响,主动形状模型容易陷入最优化过程中的最小问题,为了解决此问题,用一种基于评价信息的加权主动形状模型(Weighted-ASM)或者WASM[1],首先描述局部纹理模型,然后用了一种形状评价函数衡量描述得到的形状与训练数据的匹配程度。WASM采用形状评价信息,把搜索得到的形状用加权的方式投影到形状子空间,加权投影可以利用搜
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术项目研究项目（11531318）
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主动形状模型方法常常用于人脸图像描述,但由于受到初始情况、光照等诸多因素的影响,主动形状模型容易陷入最优化过程中的最小问题,为了解决此问题,用一种基于评价信息的加权主动形状模型(Weighted-ASM)或者WASM[1],首先描述局部纹理模型,然后用了一种形状评价函数衡量描述得到的形状与训练数据的匹配程度。WASM采用形状评价信息,把搜索得到的形状用加权的方式投影到形状子空间,加权投影可以利用搜索过程中的信息,使得搜索可能跳出局部极值,从而得到更准确结果。实验证明该方法非常有效。
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