【摘 要】
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在处理分割被遮挡、背景与目标灰度相似或数据丢失的目标时,需在CV(Chan and Vese)模型的基础上引入先验形状信息。传统的先验形状项只具有旋转、缩放和平移不变性,针对表情
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院,合肥工业大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51075113);山西省自然科学基金(2013011017);校研究生创新项目(20125024)
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在处理分割被遮挡、背景与目标灰度相似或数据丢失的目标时,需在CV(Chan and Vese)模型的基础上引入先验形状信息。传统的先验形状项只具有旋转、缩放和平移不变性,针对表情丰富、易产生遮挡的人脸图像,分割结果很不理想。结合形状统计的水平集图像分割做了如下两点工作:(1)在CV模型基础上加入局部剪切和X、Y方向拉伸不变两种特性上,建立了新的数学分割模型;(2)构造新的先验形状能量项,对全局变化和局部变化的人脸图像都能进行平滑快速的演化。实验结果表明本文方法对复杂背景下姿态变化较大的人脸图像,具有较好的分割效果。
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