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目的似物性推荐为近年来提出的一种快速物体定位方法,而参数最小割模型作为似物性推荐的一种重要模型受到广泛关注。针对传统的参数最小割模型受颜色分布影响较大的问题,提出融合多个具有信息互补作用的外形先验予以改进。方法首先构造了一种数据驱动的基于形状共享的外形先验,以发现具有相似外形的物体区域;其次,从格式塔完形心理学的角度入手,引出了一种测地星形凸面性的外形先验,约束外形的拓扑结构,生成外形不同的物体区域;最后,结合外形先验、颜色分布、边缘响应强度以及尺度线索,构建能量函数以表征新的模型,从而增强模型对复