【摘 要】
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该文根据ASM的应用,在保留它的优点的前提下,对它的缺点进行改进.针对原ASM的决策函数的不足,该文通过选择适当的决策函数,来提高轮廓检测的准确度.原ASM利用灰度信息作为移
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该文根据ASM的应用,在保留它的优点的前提下,对它的缺点进行改进.针对原ASM的决策函数的不足,该文通过选择适当的决策函数,来提高轮廓检测的准确度.原ASM利用灰度信息作为移动点的依据,在此基础上,我们还加入了纹理的信息.纹理不光是物体的表面灰度信息,它还有其它的描述方式,这样我们可寻找某种可以较好的表达图像特征的纹理,使得形状的定位更为准确.传统ASM的循环停止条件并没有使算法停在最优的位置,有鉴于此该文增加了一个函数,在检测迭代过程中选择使得这一函数达到最小的形状作为最佳的形状.该文将改进的ASM应用到嘴巴状态的检测上,ASM检测嘴巴轮廓的准确率为83.5﹪.利用改进的ASM搜索各类嘴巴的轮廓之后,结合嘴巴的几何结构、灰度模板匹配方法和支持向量机的方法,对嘴巴状态进行分类,达到自动识别四类嘴巴状态的目的.嘴巴状态分类的识别率为88.5﹪.该文在创新点在于:(1)提出了ASM特征的扩展方法(2)提出了ASM收敛效率的改进方法(3)提出了基于ASM快速检测嘴巴轮廓的方法(4)提出了嘴巴状态识别的方法.
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