【摘 要】
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计算机视觉不仅要求恢复出图像的结构特征，还要具有辨别图像所代表的含义的能力。特别是对于柔性物体的图像识别，由于物体的可变性性，使得识别的难度加大。在处理这方面问题上，当
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计算机视觉不仅要求恢复出图像的结构特征，还要具有辨别图像所代表的含义的能力。特别是对于柔性物体的图像识别，由于物体的可变性性，使得识别的难度加大。在处理这方面问题上，当今流行的基于统计的带参数模型—活动形状模型(ASM--Active Shape Model)给出了很好的解决方案。本文主要内容是关于活动形状模型的建模理论和如何用其来实现人脸的解释。 本文首先讨论了计算机视觉中的统计模型的概念以及它在处理柔性物体图像解释方面的优势。 然后研究了基于统计方法的带参数ASM模型的建模过程。详细讨论了利用点分布模型提取图像信息，采用主成分分析方法建立模型的过程。 接着，讨论了利用ASM模型进行图像解释的方法，其中，特别采用了多分辨率的搜索方法，使得图像搜索过程收敛速度更快，稳定性更高。 最后，设计了ASM模型建模以及人脸搜索系统，通过对大量人脸图像的标定训练，完成建立模型的过程，并且以多分辨率搜索方式对人脸图像定位解释。系统能很好的完成人脸图像的手工标定，自动建立带参数ASM模型，保存数据文件，导入图像进行分析解释。
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