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活动形状模型ASM(Active Shape Model)在目标对象的定位中得到广泛应用,但传统ASM算法定位精度较低,模型容易收敛到错误位置,为此,本文提出了一种基于特征点扩充和主成分分析PCA(Principal Component Analysis)灰度特征提取的ASM改进算法:首先,采用等距插值的方法扩充手工标定的特征点;其次,提出采用主成分分析PCA处理特征点法线灰度信息代替原算法中的灰度值求导,统计特征点局部灰度特征,以提高目标定位的精度.实验结果表明,与传统ASM算法相比,本文的改进算法的目标定位精度和鲁棒性都有了显著的提高,实验数据显示,平均定位误差降低了38％以上.
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光电子技术
ISSN： 1005-488X
CN： 32-1347/TN
Year： 2015
Issue： 1
Volume： 35
Page： 39-44,48
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