基于KPCA的非线性ASM定位方法研究

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针对主动形状模型(Active Shape Model,ASM)中的建模方法——主分量分析(Principal Component Anal-ysis,PCA)存在容易忽略像素间非线性关系等弱点,对基于ASM的图像中目标物体定位技术进行了非线性化的研究探索.通过引入核理论,提出了一种基于核主分量分析(Kernel PCA,KPCA)的非线性ASM定位方法,并运用多维空间距离关系原理解决了KPCA方法无法重构原空间图像模型的难题.实验证明,此方法能够有效地实现二维图像中的目标物体定位.
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