检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：魏云龙电子科技大学

学位级别：硕士

人脸识别作为当前生物特征识别技术领域的热门研究课题,其实现方法多种多样。如何准确、高效地实现人脸识别是人脸识别研究的一大难点。一个完整的人脸识别系统一般包含人脸图像的获取、人脸检测与定位、人脸特征提取和特征比对四个主... 详细信息

人脸识别作为当前生物特征识别技术领域的热门研究课题,其实现方法多种多样。如何准确、高效地实现人脸识别是人脸识别研究的一大难点。一个完整的人脸识别系统一般包含人脸图像的获取、人脸检测与定位、人脸特征提取和特征比对四个主要环节。其中,如何快速、准确地进行人脸检测,如何准确地对检测到的人脸进行特征提取,直接影响到整个人脸识别系统的性能。本文对现有经典的人脸检测和人脸特征提取算法进行分析、研究和实现,同时针对实验过程中遇到的问题,结合数字图像处理和模式识别相关知识,对经典算法进行了一定的改进,在一定程度上提高了算法的性能。本文所做的主要研究工作如下: 1.详细阐述了目前最具实用价值的基于AdaBoost算法的人脸检测方法,主要研究了Haar-like特征提取、分类器设计以及多尺度变换三个方面的问题。同时为了进一步降低误检率,对AdaBoost算法的检测结果进行肤色校验,从而实现有效地去除误检人脸区域。 2.研究实现了基于主动形状模型(ASM)的人脸特征点提取算法。详细分析了经典ASM方法的模型建立和匹配搜索算法,同时针对传统方法在人脸含有表情情况下遇到的困难,设计了将人脸区域按变化相关度进行划分、建模的改进型ASM算法。改进后的方法对人脸面部存在表情或人在说话的情况下能更准确地进行特征点的定位。另外,还尝试研究了将核主成分分析替换主成分分析以提高小角度偏转情况下人脸特征点定位的准确性。 3.研究实现了基于主动表观模型(AAM)的人脸特征点提取算法。详细分析了经典AAM方法的模型建立和匹配搜索算法,研究了反向合成算法在AAM匹配过程中的应用。为降低全局光照的干扰,将纹理归一化操作融合到反向合成算法中,提高了模型生成实例的准确性。 4.利用OpenCV对本文的人脸检测和人脸特征提取算法进行了实现,并借助MFC搭建了一个完整的人脸识别演示程序。

关键词：人脸识别特征提取 AdaBoost 主动形状模型主动表观模型

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基于人脸特征提取算法的研究与应用

基于人脸特征提取算法的研究与应用

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作者：廖财仙江南大学

学位级别：硕士

个体的生物特征信息具有很强的独特性，是区分不同个体或者是不同物种的关键信息，所以，生物特征信息通常用来作为物种聚类和个体识别的信息基础，在模式识别中具有重要的作用。人脸特征信息具有很好的易观察性，是辨别不同个体最重要... 详细信息

个体的生物特征信息具有很强的独特性，是区分不同个体或者是不同物种的关键信息，所以，生物特征信息通常用来作为物种聚类和个体识别的信息基础，在模式识别中具有重要的作用。人脸特征信息具有很好的易观察性，是辨别不同个体最重要的信息依据。在人体众多特征中，人脸特征信息最直接也最容易呈现在人们的视野中，人类也都是通过人脸特征信息的不同来区别不同的个体。所以，对人脸特征信息的研究在人体特征领域中占有最大的比重，与人脸有关的应用也越来越受到社会的推崇，最具代表性的就是人脸识别。而人脸特征信息的提取作为人脸识别中最为关键的技术步骤，所提取的人脸特征信息直接关系到目标对象的特征定位与匹配，因此，对人脸特征提取算法的研究具有深远的意义。本文以人脸特征为主要研究对象，深入理解并掌握一种经典的统计建模方法——主动形状模型(Active Shape Model, ASM),并对它进一步分析与研究。在对这个经典算法的再次实现过程中，认真解析算法的主要思想和不足之处，并在沿用算法的主流思想的同时，针对算法的缺陷提出改进算法，进而提高算法的鲁棒性和高效性。具体的研究工作有以下几点： (1)传统的主动形状模型（ASM）根据主成分分析获得形状主成分，再由平均形状模型对目标对象模型进行近似表达与匹配。然而，当目标对象的特征形状模型与平均形状模型相差较大时，匹配过程很难达到收敛，甚至匹配失败。因此，本文分析了传统匹配算法不足的基础上，提出了一种改进算法。这种算法从样本训练集中搜寻出与目标对象的形状模型最为接近的相似图像，并由相似图像的形状模型替代平均形状模型来进行匹配过程，这样就能避免因目标对象的特征形状模型与平均形状模型相差较大时而导致的匹配失败。 (2)极坐标下形状轮廓点分布直方图（CPDH）将目标对象的轮廓信息映射到极坐标下的许多网格之中，并根据每个网格中的特征点数建立相对应的直方图，从而直方图信息直接反应了目标对象的轮廓特征信息。这种算法思想上比较容易理解，特征信息以直方图呈现也容易直接用肉眼区分辨别，此外，算法还能保持对目标的缩放及平移不变性。在轮廓特征的图像形状检索上，较CSS和FD算法有更好的检索精度。因此，本文将CPDH应用到人脸形状检索中，并用CPDH定义人脸相似图像，解决ASM模型中因目标对象的特征形状模型与平均形状模型相差较大而带来的匹配效果不理想问题。此外，针对人脸形状的椭圆性，本文也提出了CPDH的变形。

关键词：主动形状模型匹配过程相似图像平均形状形状轮廓点分布直方图

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基于模糊隶属函数的正面人脸合成方法研究

基于模糊隶属函数的正面人脸合成方法研究

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作者：伊靓天津工业大学

学位级别：硕士

在人脸识别领域中，人脸姿态多样性是影响识别准确率的一个重要因素。为了克服人脸姿态多样性对人脸识别的影响，基于侧脸的正面人脸图像合成技术日渐为学术界所重视，已成为模式识别领域的重要研究课题。\n 本文针对传统方法合成的... 详细信息

在人脸识别领域中，人脸姿态多样性是影响识别准确率的一个重要因素。为了克服人脸姿态多样性对人脸识别的影响，基于侧脸的正面人脸图像合成技术日渐为学术界所重视，已成为模式识别领域的重要研究课题。\n 本文针对传统方法合成的正面人脸图像中信息丢失和人脸变形的问题，提出了一种利用多幅侧脸合成正面人脸图像的方法，主要包括基于筛选评估准则的侧脸筛选和基于模糊隶属函数的正面人脸合成两部分。在侧脸筛选阶段，首先使用主动形状模型检测并跟踪输入人脸图像上的标记点，然后基于跟踪结果和人脸筛选评估准则对同一人的多幅侧脸图像进行筛选，选取高质量、弱干扰的侧脸图像作为最佳输入源图像，并且通过纹理填充得到每幅侧脸对应的正面人脸图像;在人脸合成阶段，通过正脸图像的模糊隶属函数确定每幅正脸图像的权重，并加权融合成正脸。\n 本方法可有效滤除低质量侧脸图像，避免对正脸图像合成造成干扰;同时通过对不同的图像分配不同的权重进行融合，保留人脸的关键信息，有效避免正面人脸的局部扭曲和纹理缺失。对本文方法分别进行主观和客观评价实验，结果表明，本文方法合成的图像可精确逼近真实正面人脸图像。

关键词：正面人脸图像合成方法主动形状模型筛选评估准则模糊隶属函数人脸识别

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基于ASM的手骨提取方法研究

基于ASM的手骨提取方法研究

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作者：尤启房华南师范大学

学位级别：硕士

骨龄作为评价骨骼发育程度的数据指标，被广泛应用于临床医学、体育运动和法医学等领域。目前鉴定个体的骨龄主要是通过人工方式观察手骨X射线图像的每块骨骼的成熟程度，最终计算出综合的骨龄评价结果。人工读片的方式存在工作量大、... 详细信息

骨龄作为评价骨骼发育程度的数据指标，被广泛应用于临床医学、体育运动和法医学等领域。目前鉴定个体的骨龄主要是通过人工方式观察手骨X射线图像的每块骨骼的成熟程度，最终计算出综合的骨龄评价结果。人工读片的方式存在工作量大、步骤繁琐、可重用性差等缺点，而且容易受到个人经验和眼睛疲劳等主观性因素影响，因此利用计算机辅助方法实现快速、准确、可重用的骨龄自动化评价系统，正成为图像处理研究领域的热点之一。目前许多学者对骨龄自动评价系统进行了研究，但由于手骨X射线图像存在光照不均、骨骼跟肌肉组织混合一起和骨骼发育程度不规则等因素影响，导致提取骨骼的分割效果不太理想，现在大部分骨龄自动评价系统运行过程需要人工介入，真正智能化的骨龄评价系统还需要大量的研究工作。\n 骨龄研究面临的困难是骨骼的准确分割和骨骼兴趣区域的提取。图像分割的研究有很多年，目前已有非常多处理图像方面的分割算法，但由于图像本身的特点，至今尚无适合各种类型图像的通用分割算法。主动形状模型算法(ActiveShape Model，ASM)是Cootes[1-2]等人提出的基于可变模型的特征匹配方法，该算法搜索目标形状时能根据训练集改变模型的形状以适应目标的不确定性，同时利用先验知识控制检测结果在合理范围内。目前ASM方法已成功应用于人脸识别、运动目标检测、医学图像特征提取等。为了实现对手骨边缘的提取，本文结合AdaBoost级联分类器，提出基于ASM方法的手骨提取方法，从而丰富了骨龄自动评价系统的应用研究。\n 实验表明，本文提出的方法对手骨定位效果好，并且提高了执行效率，为骨龄自动化评价系统的下一步工作奠定基础。

关键词：骨龄评价 AdaBoost级联分类器主动形状模型手骨提取通用分割算法

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基于Robust LBP人脸识别系统的研究

基于Robust LBP人脸识别系统的研究

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作者：程雷鸣北京信息科技大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是生物特征模式识别领域中非常重要的技术之一，在公共安全、信息安全等方面有着广泛的应用前景。目前在理想条件下的识别率已经达到相当高的水平，但是在非理想条件下的识别还面临着诸多问题，例如:人脸特征点的精确配准... 详细信息

人脸识别技术是生物特征模式识别领域中非常重要的技术之一，在公共安全、信息安全等方面有着广泛的应用前景。目前在理想条件下的识别率已经达到相当高的水平，但是在非理想条件下的识别还面临着诸多问题，例如:人脸特征点的精确配准、鲁棒的人脸表征等。本文以开发设计一个实时有效的人脸识别系统为目标，着重探讨了上述问题。本文的主要贡献总结如下:\n (1)研究了特征点精确配准问题，提出了边界约束的主动形状模型(BoundedConstraint Active Shape Model, BC-ASM)。\n 人脸特征点精确定位是实现高性能的人脸识别系统的前提条件。主动形状模型(Active Shape Model，ASM)和主动外观模型(Active Appearance Model，AAM)是目前主流的方法。本文在对它们的优缺点综合分析之后，提出了边界约束的主动形状模型。该模型的优点包括:(1)保留了ASM模型的局部纹理匹配优势;(2)加强了ASM模型的轮廓点确定的鲁棒性。实验表明BC-ASM模型能够更好精确地定位面部特征点。\n (2)在人脸表征方面，研究了传统局部二值模式(Local Binary Pattern，LBP)方法，提出了鲁棒的局部二值模式(Robust LBP)方法。\n 人脸识别系统中人脸表征是人脸识别过程最为重要的环节，它的好坏直接决定着后续识别工作的成败。目前LBP特征被广泛应用于人脸表征。本文针对传统LBP特征的不足:包含奇异点(outlier)和维度过高，提出了Robust LBP特征。Robust LBP特征具有如下优势:(1)在保留了传统LBP特征优点的同时利用Robust函数除去outlier仅保留有效信息，增加了识别的准确率;(2)由于除去特征中的outlier从而降低了特征维度，减少了识别时间。实验表明Robust LBP特征能够更好地表征人脸，提高了识别的准确率和速度。\n (3)大规模人脸识别精度测试\n 为了更真实的反映算法性能，本文除了使用公开库测试外还做了大规模的实际测试。实际测试中，在样本选取的问题上本文提出了一种二维搜索代替常用的一维搜索模式，大大降低了搜索时间。在实际测试中验证了这种样本选取方法的优越性。\n (4)搭建了一个人脸识别系统\n 开发并实现了一个实时人脸识别算法仿真平台，详细的介绍了该平台各个模块的功能。

关键词：人脸识别主动形状模型边界约束局部二值模式二维搜索方法

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基于ASM与AAM的人脸特征定位与匹配算法研究

基于ASM与AAM的人脸特征定位与匹配算法研究

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作者：邓梁中南大学

学位级别：硕士

近年来,人脸识别技术因具有非侵扰性、采集设备简单等优点而成为当前的研究热点,但人脸的结构比较复杂且会受到表情、光照等很多因素的干扰,导致人脸识别还未取得十分满意的结果。人脸识别系统的一般模型分为人脸检测、特征定位与提取... 详细信息

近年来,人脸识别技术因具有非侵扰性、采集设备简单等优点而成为当前的研究热点,但人脸的结构比较复杂且会受到表情、光照等很多因素的干扰,导致人脸识别还未取得十分满意的结果。人脸识别系统的一般模型分为人脸检测、特征定位与提取和分类识别三个阶段,其中特征定位与提取又是整个人脸识别算法的基础,其精度对算法的性能影响很大,所以它的研究具有重要意义。本文以经典的可形变模型—主动形状模型(Active Shape Model,简称ASM)与主动表观模型(Active Appearance Model,简称AAM)为基础,首先深入分析它们的算法思想和一些重要步骤,着重关键特征点的定位和图像纹理匹配的研究。其次,在详细对比两个模型的搜索算法与分析它们各自的优缺点的基础上,提出一种把全局和局部特征结合起来的新合成搜索算法。算法通过引入图像能量的方法对结合过程进行分析,选取形状参数作为全局能量与局部能量的结合点,并且让结合的权值随搜索过程自适应调节。最后,在讨论模型的各个阶段同时,也研究识别算法的适应性问题,介绍了一种辅助手工标记方法。实验表明,改进后的合成搜索算法在整体上性能良好。与主动形状模型相比不容易陷入局部纹理中,有着更好的稳定性;与主动表观模型相比,则有着更加精确的特征点定位,能为后续识别提供更好的初始数据。

关键词：人脸识别主动形状模型主动表观模型特征点定位合成搜索算法

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自动人脸识别技术研究及其在人员身份认证系统中的实现

自动人脸识别技术研究及其在人员身份认证系统中的实现

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作者：胡文静华东师范大学

学位级别：博士

自动人脸识别技术(AFR)是一项极具挑战性的前沿研究课题。它试图通过计算机分析人脸图像并从中提取有效识别信息，达到辨认人员身份的目的。对AFR技术的研究不仅具有重大的理论和学术研究意义，而且具有潜在的巨大应用价值。经过近... 详细信息

自动人脸识别技术(AFR)是一项极具挑战性的前沿研究课题。它试图通过计算机分析人脸图像并从中提取有效识别信息，达到辨认人员身份的目的。对AFR技术的研究不仅具有重大的理论和学术研究意义，而且具有潜在的巨大应用价值。经过近几十年特别是近几年来的研究，自动人脸识别技术已经取得了长足发展，用于人脸识别商业系统已经面市，但对应用条件的限制相当严格；在非理想可控情况下的自动人脸识别技术还远未达到实用化的程度，有很多研究工作要做。本文作为上海市应用材料科技国际合作共同计划(上海市科委AM基金)项目(《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》编号：0512)的主要研究内容之一，从构建自动人脸识别系统需要解决的若干关键问题入手，重点探讨了实时人脸检测与跟踪、面部关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题。 1、提出了结合肤色校验的Haar特征级联分类器实时人脸检测算法(SCC-HCC)和基于人脸约束的人脸实时跟踪算法(AM-CamShift) 人脸检测是自动人脸识别系统首先需要解决的关键问题。Viola于2001年提出的基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法，通过抽取人脸的Haar特征训练分类器，达到人脸检测的目的，但由于其仅仅利用了人脸的灰度信息，没有考虑人脸的肤色分布，因而对复杂背景中类人脸结构的物体对象区分的鲁棒性较差。鉴于此，论文第三章提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的快速人脸检测算法(SCC-HCC)。人脸跟踪是基于视频的人脸识别、视频监控等典型应用中必不可少的环节，CamShift算法对于目标物体的跟踪具有较强的鲁棒性，但其存在跟踪窗口(Tracking Window)必须通过手工标定的缺陷，而且对背景中类肤色区域的鲁棒性欠佳。我们在CamShift算法的基础上提出了基于人脸约束的实时跟踪算法(AM-CamShift)，实现了跟踪窗口自动标定及多目标的快速自动跟踪，有效提高了对背景中类肤色区域的鲁棒性。 2、针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(SSS)，通过调整Fisher判别准则，实现了自适应线性判别分析(A-LDA)算法，提出了基于A-LDA算法的分类判决准则及相应的人脸识别方法

关键词：自动人脸识别技术 FVRT 人脸检测人脸跟踪人脸识别主元分析自适应线性判别分析 KFR-Gabor MR-Gabor 人眼检测瞳孔定位支持向量机主动形状模型主动外观模型 AFR应用系统设计

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基于患者动态信息的序列胸部X光片的自适应分割

基于患者动态信息的序列胸部X光片的自适应分割

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作者：史勇红上海交通大学

学位级别：博士

在当代医学中,三维成像技术(如CT、MRI)作为一种重要的早期诊断方法已经广泛应用于临床环境,并且以其快捷高效而逐渐取代了很多常规检查项目。然而,“尺有所短,寸有所长”,传统的二维X光片检查仍然是不可替代的最重要的检查项目之一。... 详细信息

在当代医学中,三维成像技术(如CT、MRI)作为一种重要的早期诊断方法已经广泛应用于临床环境,并且以其快捷高效而逐渐取代了很多常规检查项目。然而,“尺有所短,寸有所长”,传统的二维X光片检查仍然是不可替代的最重要的检查项目之一。对二维X光片分割的研究是本文的主题。为了治疗肾衰竭,医院需要定期对患者进行肾透析治疗以便能够正确评估患者的干体重,而干体重的大小主要是依据肾透析期间定期(每月)拍摄的胸部X光片上的心脏大小来评估的,错误评估干体重常常导致致命的结果,如患者的死亡。如何通过分割胸部X光片上的肺部区域来计算心脏大小就显得非常重要。在分割胸部X光片的肺部区域的各类方法中,基于模型的分割方法是一种极具潜力的方法,因为它将关于肺部区域的先验信息结合到模型中,即先获取人类的解剖、组织表面和模态特征等等的先验知识,然后有效地利用这些先验知识从新的数据中推测功能或结构信息。主动形状模型(Active Shape Model, ASM)作为一种基于模型的方法,正是应用于分割胸部X光片的肺部区域的一类成功的方法。然而,传统的ASM在处理胸部X光片图像时存在有若干问题,如所使用的简单特征不能清楚地表示肺部区域边界上的每一点的特征,又如形状模型不能准确地自适应到每一患者的肺部区域边界。因此,本文提出一些改进方法以提高ASM在分割胸部X光片肺部区域时的精确性和鲁棒性,这些形成了本文的主要创新贡献: 1.提出使用一种新的特征算子,即尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算子表示肺部区域边界上每一点的丰富特征,然后在肺部区域分割过程中,使用这些特征促使对应性检测变得容易,从而改进ASM的性能。在现实中,对于来自于不同设备具有不同质量的胸部X光片,沿着其上肺部区域边界的简单图像特征并不总是一致的;同样地,在肺部区域上存在有重复的模式。所有的这些信息使得简单特征如边界、梯度并不足以充分清楚地定位肺部区域边界。理想情况下,一个清楚的局部算子应该为肺部区域边界上每一点建立,以便可靠地区分这一点和其它边界点,这有助于在可变形分割过程中检测对应点。为此,本文提出使用SIFT取代ASM中常用的简单特征(如梯度),这种特征算子能够清楚地表示模型上每一点的特征,从而在分割过程中能够准确地定位肺部区域边界,提高了ASM的性能。 2.提出一种基于群体和特定患者统计信息的自适应分割序列胸部X光片上的肺部区域的可变形模型算法。以往,人们在使用ASM分割肺部区域时,孤立地分割患者在某个时刻所获得的胸部图像,而没有考虑使用患者在整个治疗期间所有时刻的图像信息变化来预测和处理该患者在当前时刻的图像信息,因此,分割结果没有真正地反映患者的病情进展。而本文依据患者在整个治疗期间中的所有动态图像信息,提出了面向患者的序列胸部图像的分割算法。具体来说,本文提出一种新的使用基于群体和特定患者的统计信息的可变形模型,并将其成功地用于分割特定患者的序列胸部X光片的肺部区域。在这一方法中,可变形模型受到基于群体和特定患者的统计信息的约束,因而产生了更鲁棒更精确的肺部区域分割结果。尤其在分割患者初始时刻的图像时,基于群体的统计信息被用于约束可变形轮廓。随着同一患者越来越多的图像被获得,从以前分割结果在线地收集的特定患者的统计信息逐渐承担起越来越重要的作用。而且每当获得一个新的分割结果时,特定患者的统计信息就被更新,并且后者进一步被用于优化所有以前时刻的图像的分割结果。3.改进了二维诊断测度的计算,从而得到一种全自动的更鲁棒的诊断测度。由于现代分割技术的发展,使得自动测量传统的医学诊断测度成为可能。本文正是在此背景下,对传统的二维诊断测度进行改进,从而得到一种更鲁棒的、全自动的诊断测度——二维心胸系数,并通过医学统计方法分析,指出改进后的二维心胸系数是和传统的一维心胸系数有很强的一致性关系的,而且由于二维心胸系数在测量中具有更强的鲁棒性,因此,它在计算机辅助诊断中具有更强的实用价值。最后需要指出的是,本文所用的序列胸部X光片图像数据由日本高崎市Hidaka医院提供,Hidaka医院对本文所开发的系统非常感兴趣,并将继续提供更多的临床数据以进一步完善现有系统;而Hidaka医院的肾脏病专家Hidenori Matsuo充分肯定本文提出的诊断测度的计算方法,认为本文所提出的诊断测度是一种在医学统计上有效的诊断测度,并将在临床实践中进行重复性验证。

关键词：主动形状模型层次化形状统计图像分割序列胸部X光片尺度不变特征变换心胸系数

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基于ASM和FNN的人脸识别

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2007年第4期21卷 54-57页

作者：王君亭吴小俊王士同杨静宇江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003 江南大学信息工程学院江苏无锡214122 南京理工大学信息学院江苏南京210094

将主动形状模型ASM(Active Shape Model)与模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)相结合并用于人脸识别。针对经典ASM对初始化位置敏感、收缩速度慢的现象和传统模糊神经网络难以解决高维模式分类的问题进行了分析和改进。ORL人脸库... 详细信息

将主动形状模型ASM(Active Shape Model)与模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)相结合并用于人脸识别。针对经典ASM对初始化位置敏感、收缩速度慢的现象和传统模糊神经网络难以解决高维模式分类的问题进行了分析和改进。ORL人脸库上的试验表明了该算法的有效性。

关键词：人脸识别主动形状模型模糊神经网络积分投影主成分分析

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先验知识增强的三维CT腰椎骨图像分割

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计算机工程与设计 2018年第5期39卷 1410-1414页

作者：颜杰杨海燕周萍桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

为提高三维CT图像分割精度,提出先验知识增强的GrabCut分割方法。对一组事先手动精确分割的CT图像进行训练,利用主动形状模型(ASM)获得平均形状模型和形状变化量等统计形状先验知识;利用先验知识定义形状项,将目标的形状和位置信息融入G... 详细信息

为提高三维CT图像分割精度,提出先验知识增强的GrabCut分割方法。对一组事先手动精确分割的CT图像进行训练,利用主动形状模型(ASM)获得平均形状模型和形状变化量等统计形状先验知识;利用先验知识定义形状项,将目标的形状和位置信息融入GrabCut分割框架,增强待分割图像信息,约束能量函数获得全局最优解。对比实验结果表明,相比主动形状模型和传统GrabCut算法,该算法具有较高的分割精度,在训练集较小的情况下,能比主动形状模型获得更好的分割结果。

关键词：三维CT图像先验知识图割骨分割主动形状模型

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