检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：马玉润兰州大学

学位级别：博士

根据世界卫生组织最新报道,心血管疾病(Cardiovascular Diseases,CVDs)已成为致死率最高的疾病,且其发病率在逐年攀升。CVDs的预防、诊断、治疗已成为迫在眉睫的世界性难题。由于心脏核磁共振(Cardiac Magnetic Resonance,CMR)成像具有... 详细信息

根据世界卫生组织最新报道,心血管疾病(Cardiovascular Diseases,CVDs)已成为致死率最高的疾病,且其发病率在逐年攀升。CVDs的预防、诊断、治疗已成为迫在眉睫的世界性难题。由于心脏核磁共振(Cardiac Magnetic Resonance,CMR)成像具有无创性、优良的软组织对比度、多方位断层成像能力等优势而被广泛应用于CVDs早期检查、风险评估和手术指导中。医生可以通过基于CMR图像的左心室(Left Ventricle,LV)分割获得一些重要的LV功能参数例如LV体积、质量、射血分数等。然而,实际临床上,LV心肌常由有经验的医生手动分割获得,该工作不仅枯燥、费时费力而且具有一定的主观性。因此,基于CMR序列图像的LV计算机辅助分割技术研究成为医学图像处理的一个热门研究方向。本文以基于短轴CMR序列图像的LV自动、半自动分割技术作为研究课题,从感兴趣区域自动提取、LV内膜自动分割、LV外膜自动分割三方面展开深入研究,旨在设计准确、稳定、高效的LV自动分割算法来克服实际LV自动分割存在的难点与现有LV分割方法存在的缺陷。论文主要工作及创新性内容如下:1.为减少算法运算量和所需空间,同时,提高后续LV分割精度,对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的自动提取问题进行研究,提出了基于CMR序列图像时域动态特性的ROI自动提取算法和基于CMR序列图像空域灰度分布特性的LV血池自动定位算法。由于心脏是一个心动周期内唯一的运动器官且其位置沿长轴不会有太大变化,所以我们利用中间层一个心动周期内的CMR数据计算出一个包含左、右心室的矩形ROI。首先,计算单帧图像与沿时间轴的平均图像间的绝对误差;之后,通过图像累加、像素灰度衰减、对比度拉伸、高斯模糊等操作来突出误差图像中的心脏区域;最后,根据Otsu分割与形态学操作来确定ROI。其中,像素灰度衰减中定义了一个与像素位置有关的衰减因子来减少噪声干扰,提高ROI提取的稳定性。针对LV血池自动定位,我们利用舒张末期的三维(Three-dimensional,3D)空间数据,结合图像极坐标转换、高斯模糊、线性归一化与灰度极值搜索等技术来检测一个位于LV血池内部的点。上述两个新方法分别在MICCAI 2009数据库与CAP数据库上进行测试,实验结果表明,本文提出的ROI提取算法与LV血池定位算法具有准确率高、运算量小、速度快的优点。2.针对传统基于图像驱动的LV内膜分割方法准确率低、稳定性差的问题,本文提出了基于简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)模型的LV内膜分割新方法。该方法首先通过迭代使用SPCNN模型获得一系列二值分割结果;之后,根据LV血池位置、大小、心肌均匀度、心肌与血池间对比度等先验知识,从SPCNN输出的二值图像中筛选出最优血池作为内膜粗分割结果;最后,采用凸包运算,B样条平滑以及局部灰度梯度最大值搜索等操作来精确提取LV内膜。其中,针对SPCNN模型参数设置问题给出了一个新思路:在固定其余参数的同时让参数C等步长递增,从而使SPCNN模型输出不同的二值分割结果供后续LV血池筛选。在血池检测过程中,不仅集成了LV血池位置、大小的层间约束,而且根据心肌均匀度、心肌与血池间对比度定义了一个综合性分割评价指标来确定最优血池。该方法在MICCAI 2009数据库与CAP数据库上进行了测试,测试结果说明了本章算法的有效性和竞争性。3.为克服传统参数活动轮廓模型分割LV外膜时容易出现边界泄露这一问题,本文提出了一个改进的Snake模型。该模型集成有三个外力:梯度矢量流(Gradient Vector Flow,GVF)图像力、Balloon力以及新的形状约束力。其中,GVF图像力驱动曲线向边界运动,Balloon力和形状约束力控制曲线在弱边缘处收敛。新的形状约束力通过最小化内、外膜形状相似度测量函数实现,且其权重随Snake迭代而递增。此外,为避免内膜影响,在GVF力场生成时对边缘图像进行了修正。该算法在MICCAI 2009数据库与CAP数据库上进行测试时,获得了比近年来发表的算法更高的准确率。4.为提高LV内、外膜分割精度,同时,保持较好的心肌解剖结构,本文研究了基于统计形状模型的LV分割技术,提出了SPCNN模型与活动形状模型(Active Shape Model,ASM)相结合的LV分割算法。文中,针对LV建模,将一组CMR数据划分为9个类别,分别对每一类进行二维ASM建模;针对ASM初始化,采用SPCNN粗分割与几何变换相结合的方法进行自动设置。基于MICCAI2009数据库的测试结果表明,该算法不仅能有效地解决ASM自动初始化问题,而且能获得较好的分割结果。

关键词： CMR图像左心室内、外膜计算机辅助分割 ROI提取 SPCNN模型 Snake模型活动形状模型射血分数心肌质量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于蚁群算法的医学图像分割

基于蚁群算法的医学图像分割

引用

作者：曹会志首都医科大学

学位级别：博士

医学图像分割一直都是医学图像分析领域的研究热点，是人们完成解剖结构的定量分析，相关诊断信息提取的关键步骤。由于待分割图像的可变性比较大，且混有噪声，构成了图像分割所面临的主要困难。本文主要对基于蚁群的分割方法和基于模... 详细信息

医学图像分割一直都是医学图像分析领域的研究热点，是人们完成解剖结构的定量分析，相关诊断信息提取的关键步骤。由于待分割图像的可变性比较大，且混有噪声，构成了图像分割所面临的主要困难。本文主要对基于蚁群的分割方法和基于模型的分割方法在医学图像中的应用进行了研究。人工生命的方法有助人们了解生物学规律，并且在机器人、计算机图形学等方面得到了成功应用。蚁群算法作为人工生命算法的一个分支，是由真实蚁群活动的启发而逐步发展起来的一种模拟蚂蚁群体智能行为的算法。它具有较强的稳定性、分布式计算和易与其他算法结合等优点，个体之间不断地进行信息交流和传递，有利于寻找到较好的解。基于模型的分割算法，能够尽量多的利用图像中蕴含的先验信息，有利于提高图像分割结果的精度。论文的主要工作可以简单总结如下：(1).对蚂蚁的觅食行为进行了深入的分析，通过实验验证了蚁群模型可以应用在医学图像分割工作中。 (2).提出了结合模糊连接关系的蚁群分割模型。该方法把图像空间的模糊连接关系引用到蚂蚁的觅食规则中，转嫁为蚁群中蚂蚁搜寻食物的准则，对蚂蚁的信息素释放、路径转移等进行了重新定义。模拟数据和真实数据的实验结果验证了该方法的有效性。 (3).真实蚂蚁的聚类行为体现了蚂蚁个体的盲目性与整体行为的系统性。利用改进的蚁群聚类算法，可以快速的完成图像的聚类工作，并得到合适的聚类数目。把蚁群聚类的结果作为适配模糊聚类方法的输入，最终实现图像的精细分割。 (4).随着医学图像数据的急剧增长，人们迫切需要建立从医学图像中自动分割特定解剖结构的算法。本文提出的基于互信息的图像配准和活动形状模型的分割算法，能够实现从体数据中自动定位解剖结构所在的图像位置并分割出目标结构。首先，获取的脑图像体数据集通过与参考体数据集的配准，使对应层图像包含与参考数据相似的解剖结构；然后利用训练得到的活动形状模型自动定位、分割指定的解剖结构。实验表明这种算法能取得良好的分割结果。

关键词：蚁群算法活动形状模型医学图像图像分割影像医学图像处理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于偏微分方程的数字图象处理的研究

基于偏微分方程的数字图象处理的研究

引用

作者：朱才志中国科学技术大学

学位级别：博士

低层的图象处理一直是计算机视觉发展的瓶颈。近年来偏微分方程在图象处理中的应用在国际上得到了广泛的关注，有望解决经典的启发式图象处理方法的缺陷。现有研究成果表明，基于偏微分方程的图象处理方法可应用于图象恢复、图象分割、... 详细信息

低层的图象处理一直是计算机视觉发展的瓶颈。近年来偏微分方程在图象处理中的应用在国际上得到了广泛的关注，有望解决经典的启发式图象处理方法的缺陷。现有研究成果表明，基于偏微分方程的图象处理方法可应用于图象恢复、图象分割、超分辨率、立体视觉、图象修复、图象分类、视频序列分析等多方面。研究成果可以快捷地应用在医疗图象分析、遥感图象处理、机器人视觉、视频监控、视频压缩等领域。基于偏微分方程的图象处理属于基础性理论研究，是偏微分方程，变分学，微分几何，数值分析，经典力学与图象处理等多个学科的交叉，相关理论深且广，目前国内相关的研究尚处于起步阶段。在广泛调研国际最新理论进展与研究成果的基础上，本论文系统、详细地阐述了基于偏微分方程的图象处理方法的基本原理，设计思路，数值求解与实验结果等，主要包括以下研究内容：论文首先系统地介绍了图象处理技术的框架与数学背景，在此基础上，介绍了偏微分方程在图象处理中的导出，基于偏微分方程的图象处理方法的发展历程与优势所在，该领域内知名的国际相关专题、重要著作与行业内领先的研究机构。论文的第二部分首先从数学角度来解释图象，接着详细讲述了基于偏微分方程的数字图象处理的数学理论基础，具体包括偏微分方程，变分与梯度下降流，平面微分几何，数值分析等部分，其中涉及著名的Osher-Sethian的水平集演化理论。第三、四章是论文的核心部分，分别研究了偏微分方程在图象处理中的两个最基本应用：图象恢复与图象分割，主要研究基于偏微分方程演化流的图象处理方法。在第三部分图象恢复中，首先介绍了Tikhonov正则化、各向同性扩散与尺度空间等基本理论。本章的重点在于P-M各向异性扩散理论的分析与在鲁棒统计中的评测，及对ROF TV全变差模型的改进等方面。在本部分的结尾简单介绍了Osher-Rudin的激波滤波器及其相关改进算法。第四部分分析了用轮廓演化理论实现的三种类型的图象分割方法：基于边界，基于区域以及基于知识的图象分割。在基于边界的图象分割算法中，论文首先分析了Caselles等的测地活动轮廓，详细分析了相关算法的优缺点，在算法实现上，特别提到了Li Chunming的无须重新初始化的水平集演化算法;在基于区域的图象分割方法中，Mumford-Shah模型与Chan-Vese简化模型是研究的重点，论文提出了改进算法，加快了迭代收敛速度;在基于知识的图象分割中，论文研究了一类“聪明的”活动轮廓模型——Cootes-Taylor的活动形状模型，并提出了一种新的基于自训练与snakes搜索的活动形状模型。论文的第五章讨论了用有限差分法数值求解不同类型的偏微分方程，重点和难点是双曲型偏微分方程的数值求解，其中介绍了迎风格式，CFL稳定条件，及Hamilton-Jacobi方程的多种数值离散化方法。论文的最后总结了全文，论文的创新之处在于： 1．在广泛调研国际上最新研究成果的基础上，论文系统地、详细地阐述了基于偏微分方程的图象处理方法的基本原理，设计思路，数值求解。特别地，论文给出了在图象恢复与图象分割领域内，当前热门的偏微分方程图象处理模型的matlab模拟实验结果，为国内同行开展相关领域的研究提供了借鉴。 2．在基于偏微分方程的图象恢复中，我们分析了全变差图象恢复模型的缺陷在于初值条件难以确定，即要求噪声的均值与方差两个限定条件从一开始就要同时满足，此后才能正确求得拉格朗日参数的大小。为此提出了一种分步迭代的拉格朗日参数的选取方法，改进了全变差模型，加快了收敛速度，提高了图象恢复质量。 3．在基于区域的图象分割方法中，受Li Chunming的测地活动轮廓算法的数值实现的启示，我们提出了一种的无须重新初始化的Mumford-Shah模型与Chan-Vese简化模型，极大地加快了收敛速度。 4．最后提出了一种新的基于snakes搜索的活动形状模型。针对活动形状模型在搜索过程中孤立地调整单个标记点的位置，没有考虑到模型中标记点彼此的内在联系的缺陷，我们提出，可把snakes的能量函数作为活动形状模型标记点搜索最佳的度量。新的基于snakes搜索的活动形状模型可用于基于知识的目标轮廓提取中。

关键词：偏微分方程图象处理图象恢复图象分割各向异性扩散全变差模型激波滤波器 Mumford-Shah模型 Chan-Vese模型活动轮廓模型测地活动轮廓活动形状模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

人脸特征点定位及识别的研究

人脸特征点定位及识别的研究

引用

作者：杜春华上海交通大学

学位级别：博士

人脸识别试图让计算机能够自动的根据人脸图像进行人的身份的验证和识别。人脸识别是模式识别领域中最为典型的应用,很多模式识别方法为人脸识别的研究提供了理论基础,同时人脸识别的发展也进一步拓展了模式识别方法的应用领域,并加速... 详细信息

人脸识别试图让计算机能够自动的根据人脸图像进行人的身份的验证和识别。人脸识别是模式识别领域中最为典型的应用,很多模式识别方法为人脸识别的研究提供了理论基础,同时人脸识别的发展也进一步拓展了模式识别方法的应用领域,并加速了模式识别的发展。很多模式分类方法起初是为了解决人脸问题而被提出,然后再被应用到其他模式识别领域。人脸识别技术在反恐、社会安全、监控系统等方面有着非常广泛的应用前景。这些都使得人脸识别的研究得到越来越多的关注。但要真正把人脸识别技术应用到实际生活中还有诸多问题需要解决。有些问题尤为突出,如人脸特征点的精确定位,人脸姿态的估计,识别率和速度之间的平衡问题的解决。因此,本文深入研究了上述关键问题,主要贡献有: 1.详细介绍了我们研究小组所开发的人脸识别系统包括的子模块:人脸检测、人脸识别、人脸特征点定位、人脸识别、人脸特征提取、流行学习、姿态估计、3D人脸模型。描述了它们在整个人脸识别系统中的功能。存在的问题和弊端,指明了目前需要解决的问题。 2.全面阐述了人脸识别的的发展历程,目前的研究现状,国内外研究机构,国际上人脸识别竞赛,商业化产品,主要成果以及人脸研究中常用的人脸数据库。 3.重点研究了ASM(Active Shape Models)和AAM(Active Appearance Models)人脸特征点定位方法。深入分析了ASM的缺陷。把ASM模型中的特征点局部轮廓特征从一维拓展到二维,增加了特征点包含的信息,提高了每个特征点定位的精度,进而提高所有特征点(模型结构)定位精度。在搜索迭代过程中,提出把寻找特征点新位置的问题从马氏距离最小化问题转换为分类问题,并用SVM(Support Vector Machine)分类器进行分类。提出了对不同的人脸特征点根据其独特的特性使用不同的度量函数寻找新位置。在多分辨率搜索过程中,提出了限制最后一层特征点位移的思路,这就降低了由于噪音对寻找特征点新位置的影响。同时还提出了在不同层次中构建不同长度的特征点局部轮廓的思路。 4.研究了人脸识别中最为典型的子空间方法:PCA(Principal ComponentAnalysis),LDA(Linear Discriminant Analysis),ICA(Independent ComponentAnalysis)以及LPP(Locality Preserving Projection)。提出了一种把上述子空间降维方法和AP(affinity propagation)聚类方法相结合的新的识别方法。与子空间方法在测试过程中需要把测试样本和每一个训练样本进行对比不同,新的识别方法仅仅需要把测试样本和代表了每一类的代表样本进行比对以达到识别的目的。这种识别策略不仅降低了训练样本中噪音对识别性能的影响,还提高了识别速度。 5.介绍了主流的流形学习方法,并对其中RBMNN(Restricted Boltzmann Ma-chine Nerual Network)降维方法进行了深入的研究。针对RBMNN需要大量样本进行训练的缺陷,提出了通过低采样由单个样本生成多个样本的思路。提出把PCA和RBMNN相结合的思路,这样既减少了网络的节点数,也减少了训练时间。还提出了以Gabor特征作为输入端,利用RBMNN方法进行降维的思路以进一步提高后续识别的精度。

关键词：人脸识别人脸特征点定位活动形状模型子空间分析方法流形学习受限玻尔兹曼机神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

人脸特征定位方法研究

人脸特征定位方法研究

引用

作者：吕宝华西北工业大学

学位级别：硕士

人脸特征定位是人脸识别系统、人脸动画重建、人脸跟踪等领域的关键问题之一，而人脸特征定位的主要技术中几何形状信息类方法具有较高的准确率和较大的鲁棒性，因此，论文主要针对几何形状信息类方法中的三种算法：活动轮廓线模型(Sna... 详细信息

人脸特征定位是人脸识别系统、人脸动画重建、人脸跟踪等领域的关键问题之一，而人脸特征定位的主要技术中几何形状信息类方法具有较高的准确率和较大的鲁棒性，因此，论文主要针对几何形状信息类方法中的三种算法：活动轮廓线模型(Snake)、活动形状模型(ASM)和活动表观模型(AAM)在人脸特征定位中的应用展开研究。针对人脸的形状特点，论文对经典Snake模型进行了改进，在模型的能量函数中加入形状能量项，以限制Snake线在迭代过程中出现的非法形状。用改进的Snake模型进行提取人脸外轮廓的实验，效果较经典方法有显著提高。在深入研究活动形状模型和活动表观模型技术及其在人脸特征定位应用中的具体实现方法的基础上，根据人脸器官分布规律，探索模型的初始化问题和图像搜索匹配过程中出现的非法形状问题的解决方法。首先利用已经得到的瞳孔位置计算模型的初始化参数，使初始模型位于较理想的位置；然后在ASM搜索中加入局部形状约束，在AAM搜索过程中对形状参数加以限制和修正，有效解决了ASM／AAM图像搜索匹配过程中出现的非法形状问题。实验表明，论文提出的改进策略提高了活动形状模型和活动表观模型在人脸面部特征定位中的精度。 ASM模型和AAM模型的建立都需要进行样本图像的特征点标定工作，图像中特征点标定的精确与否直接关系到所建模型的有效性。为提高大量训练图像人脸特征点标定的准确度以及标定工作的效率，论文设计了一个半自动的特征点标定系统。

关键词：人脸特征定位活动轮廓线模型活动形状模型活动表观模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉和肌电信息融合的智能轮椅人机接口技术研究及应用

基于视觉和肌电信息融合的智能轮椅人机接口技术研究及应用

引用

作者：杨伟健杭州电子科技大学

学位级别：硕士

智能轮椅是通过语音、形体语言等人类习惯和自然的方式进行沟通，代偿实现患者缺失的运动功能，为老年人和肢体残障人士提供一种良好的代步工具。智能轮椅控制系统的设计并不是自主性越高越好，它是一个以人为中心的控制系统，为了能够... 详细信息

智能轮椅是通过语音、形体语言等人类习惯和自然的方式进行沟通，代偿实现患者缺失的运动功能，为老年人和肢体残障人士提供一种良好的代步工具。智能轮椅控制系统的设计并不是自主性越高越好，它是一个以人为中心的控制系统，为了能够有效地补偿她/他的不足，充分发挥她/他的主动性，应该考虑到使用者的身体特点。近年来，面对社会上庞大的老年人和肢体缺陷的群体，国内外智能轮椅的研究开发越来越受关注。其中，视觉、肌电等智能轮椅无需手动控制的人机接口得到大量地研究。本文在浙江省科技厅公益项目的支持下，从课题研究的背景和意义出发，首先设计了基于视觉处理的智能轮椅人机接口方法，实现了头部运动的意图判别、人脸的定位和头部姿态估计，然后构建了基于肌电处理的智能轮椅人机接口方法，完成了对头部运动所对应的肌电信号的预处理、特征提取和模式分类，最后引入了双模态信息融合规则，融合了视觉和肌电两种模态信息的识别结果，实现对电动轮椅的控制。本文所做的主要工作及创新点如下： (1)视觉接口控制方法中，首先介绍了基于Adaboost算法的头部姿态估计方法，并针对其人脸定位时易受光照变化、头部附属物及不同角度等影响，进一步探讨了基于活动形状模型(ASM)算法的人脸形状定位方法，在眼睛、鼻子和嘴巴等关键特征点基础上，增加了边界等更多的特征点。然后，在此基础上提出一种多特征点集的ASM头部姿态概率估计方法，利用多数特征点的相对位置信息来提高头部姿态的识别率。最后，给出了不同环境下两种算法的对比实验来验证所提头部姿态概率估计方法的有效性，为双模态的融合打下基础。 (2)肌电接口控制方法中，首先在肌电信号的预处理和特征提取阶段，提出一种基于空域相关滤波的小波熵和近似熵特征提取方法，通过分布在肩颈部的电极采集动作产生的多通道表面肌电信号，采用阈值比较和移动平均的数据分段方法确定出活动段的起点和终点，并在小波变换尺度间相关性滤波基础上提取出活动段数据的小波熵和近似熵特征。然后，在肌电信号的分类阶段，针对多种动作模式识别和肌肉疲劳等问题，在双支持向量机两类模式分类理论基础上，推广并提出一种基于增量学习的双支持向量机多类模式分类及Sigmoid概率输出建模算法。最后，在多组UCI数据及肌电数据上对新分类算法进行实验，并与双支持向量机的概率输出和传统支持向量机概率输出及其增量学习进行对比，证明其具有良好的分类精度和分类速度，为接下来的双模态融合做铺垫。 (3)在双模态信息融合过程中，首先，为了有效理解用户的控制意愿，分析研究了视觉模态下头部运动意图的判别方法，以头部运动速率为判别依据，提出一种基于动态背景运动目标检测的意图判别算法。然后，介绍了信度层信息融合方法，在头部有意图运动前提下，利用求和规则的组合方法融合视觉和肌电两模态头部姿态概率结果，生成控制命令，实现对电动轮椅的控制。 (4)在智能轮椅系统平台的搭建和测试过程中，首先为了探索出一套比较稳健的双模态智能轮椅人机接口控制系统，设计了一个行之有效的控制系统方案，并介绍了智能轮椅人机接口系统的硬软件设计、基于单片机的电动轮椅控制实现以及电动轮椅控制器的改造，为课题的后续研究与开发打下基础。然后在此基础上分别对应轮椅左转、右转、前进、后退和停止五种运动形式，设计了一套有效的测试实验方案，从操控轮椅的运行轨迹和运行时间上对系统性能作了评价，来验证本文设计的智能轮椅人机接口系统的可行性。

关键词：活动形状模型头部姿态估计增量学习双支持向量机概率输出多模态信息融合智能轮椅人机接口

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进的ASM方法的人脸特征点检测

基于改进的ASM方法的人脸特征点检测

引用

作者：石林英中山大学

学位级别：硕士

人脸特征点的检测是人脸识别、表情分析等数字人脸技术的重要基础，是提高人脸识别、人脸分析与跟踪性能的重要前奏和关键问题.人脸特征点检测技术发展至今，在姿势、光照、表情变化、面部饰物等影响下的鲁棒性能和准确性的提高仍然是... 详细信息

人脸特征点的检测是人脸识别、表情分析等数字人脸技术的重要基础，是提高人脸识别、人脸分析与跟踪性能的重要前奏和关键问题.人脸特征点检测技术发展至今，在姿势、光照、表情变化、面部饰物等影响下的鲁棒性能和准确性的提高仍然是这一技术研究的难点和热点.\n　　本文的主要工作是对活动形状模型方法(ASM)做了改进，并将其应用到人脸特征点检测技术上，取得了很好的检测效果.本文主要有以下三个方面的创新点：\n　　1.本文针对MPEG-4标准中中性脸模型的定义，把MPEG-4标准中所定义的人脸上的84个特征点按照检测难易程度分为四类.\n　　2.本文采取了整体形状与局部形状互动、用整体形状模型的特征子空间来约束局部形状点的移动的方法来检测人脸的特征点，有效避免了因眼睛检测不准确而影响到鼻子和嘴巴等部位特征点检测的准确性的缺点.\n　　3.本文除了按照传统的ASM方法提取了图像的灰度特征外，又提取了图像的基于灰度共生矩阵的熵纹理特征，更加准确地定位了待检测图像中特征部位的形状.\n　　本文所提到的研究工作是在YALE人脸库提供的165幅图像上进行实验，对于有不同表情或者佩戴眼镜的正面人脸图像，本文的方法都得到了很好的实验结果.

关键词： MPEG—4 人脸特征点活动形状模型熵人脸识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于伪肌肉向量的三维人脸动画及其驱动研究与实现

基于伪肌肉向量的三维人脸动画及其驱动研究与实现

引用

作者：李代超电子科技大学

学位级别：硕士

计算机人脸动画是虚拟现实中一个十分重要的课题,经过近30年的研究,它取了非常快速的发展。它涉及到了多门学科,包括人脸解剖学、表情心理学、计算机图形学等。它的主要目标有两个:第一,开发一个合理的数学模型来对人脸进行模拟,得到一... 详细信息

计算机人脸动画是虚拟现实中一个十分重要的课题,经过近30年的研究,它取了非常快速的发展。它涉及到了多门学科,包括人脸解剖学、表情心理学、计算机图形学等。它的主要目标有两个:第一,开发一个合理的数学模型来对人脸进行模拟,得到一个静态的具有真实感的三维人脸动画;第二,把前面的静态的人脸动画进行序列化,使三维模型能像真实人脸一样能动态动作。根据人脸运动机理,本文采用了一种基于伪肌肉向量的动画方法来实现人脸动画:把人脸肌肉分为三种,线性肌、括约肌和扁平肌,利用这三种肌肉的受力来实现人脸动画;把人脸皮肤模型顶点用弹簧进行连接,同时加入边界排斥弹簧,防止了当受力过大时网格崩坍现象;加入头骨模型,使头骨通过肌肉向皮肤点施加一个向外的约束力;创建皮肤、肌肉和头骨三层模型的力平衡公式,并利用该公式得到皮肤点的动画。最后在动画里面加入了下巴旋转、眼睛睁闭和眼球的转动,完整地补充了伪肌向量动画。本文还利用该动画方法实现了在视频驱动和语音驱动两个方面的应用。在视频驱动中,采用以下步骤实现人脸特征点检测:1)对图像做预处理,弥补图像色彩偏差,提升图像质量;2)对于视频的第一帧,采用Viola Jones做人脸检测;3)对于视频的其余帧,采用MeanShift算法对人脸进行跟踪;4)利用活动形状模型(ASM)算法对前两步得到的人脸区域做特征点检测;5)把人脸特征点的位移信息转换成与伪肌肉向量动画方法相对应的动画驱动参数。为了提高检测的精确度,本文还分别对MeanShift算法和ASM算法进行了改进,并取得了很好的效果。在语音驱动中,本文首先利用HTK做语音分析,得到语音相应的汉字内容以及每个汉字在语音中的时间信息。然后再根据统计,把汉字转换成口型。动画系统就是根据口型和汉字相对应的时间信息,得到对应于语音的序列化好以后的动画。为了使在语音驱动时,人脸动作和表情更加丰富,引入了表情圆方法。通过这个方法,无需手工参与,就能合成人脸其它的许多表情,同时还能利这个方法来做到动态表情的效果。最后,本文还实现了一个可以用来编辑、渲染三维模型的动画平台和一个具有较高扩展性的动画平台。

关键词：人脸动画伪肌肉向量活动形状模型表情圆

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多种群遗传算法的人脸特征定位

引用

计算机工程与应用 2013年第6期49卷 167-169,212页

作者：张永张译匀王芳兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

活动形状模型(Active Shape Model,ASM)是一种用于特征定位的统计形状模型。在原活动形状模型的基础上,提出一种新的多种群遗传算法(Multipopulation Genetic Algorithm,MPGA)去搜索人脸图片的最好表示。并且根据面部各主要特征的特点... 详细信息

活动形状模型(Active Shape Model,ASM)是一种用于特征定位的统计形状模型。在原活动形状模型的基础上,提出一种新的多种群遗传算法(Multipopulation Genetic Algorithm,MPGA)去搜索人脸图片的最好表示。并且根据面部各主要特征的特点确定适应度函数。实验结果表明,改进的ASM对于人脸特征定位有较好的效果。

关键词：人脸特征定位活动形状模型多种群遗传算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

肾上腺CT图像分割算法的研究

肾上腺CT图像分割算法的研究

引用

作者：郭加成南方医科大学

学位级别：硕士

视觉感知是获取外界信息最直接的方式,图像作为重要的信息载体为人们提供了丰富的视觉效应。自然图像记录了客观世界美丽的瞬间,遥感图像呈现了地球完整的地貌,医学图像揭示了人类生命的奥秘,图像作为客观对象的一种表示,在我们的日常... 详细信息

视觉感知是获取外界信息最直接的方式,图像作为重要的信息载体为人们提供了丰富的视觉效应。自然图像记录了客观世界美丽的瞬间,遥感图像呈现了地球完整的地貌,医学图像揭示了人类生命的奥秘,图像作为客观对象的一种表示,在我们的日常生活中随处可见。随着计算机多核技术的出现以及内存容量的不断扩大,数字图像处理技术的应用日益广泛。其中,图像分割技术是将图像细分为不同特性的子区域并提取感兴趣目标的过程,已广泛应用于医学、军事、遥感、人工智能、产品检测以及计算机视觉等领域。随着现代科学技术的不断发展以及临床医学对疾病诊断的准确性要求越来越高,医学成像技术得到了迅猛的发展,它在临床医学中发挥了重大的作用。各种医学图像不仅使医生看到了人体组织脏器在形态上的变化,而且还能对体内的脏器功能做出评估。目前,超声、X线、CT、磁共振、核医学等成像技术已经成为临床和医学研究中不可缺少的工具。这些不同的成像方式有其各自的应用价值。超声成像具有无损伤、成像迅速、灵敏度高的优点；X线成像过程简单,可通过辐射荧光屏曝光直接成像,空间分辨力高；CT成像的密度分辨力高,图像清晰,是人体内的断层图像,是目前临床使用最广泛的医学成像设备之一；磁共振成像具有无辐射、多参数成像、组织对比度丰富、对早期病变敏感等优点,对脑组织、血管和软组织成像较好；核医学成像不仅可以观察到器官的形态,还可以从中了解脏器的新陈代谢情况,具有选择性造影和动态观测能力。医学图像分割是图像分割的一个重要领域,医学图像分割是指对原始的医学图像实施某种运算,把感兴趣的解剖结构分割出来,使分割结果尽可能接近真实的解剖结构,它是临床辅助诊断、外科手术规划与仿真、放射定位治疗、定量测量的重要步骤,在临床研究中具有重要意义。不同于自然图像,医学图像在成像内容以及成像条件上较为复杂,如人体解剖的个体差异较大、偏移场效应、部分容积效应和各种噪声对图像质量的影响,使得医学图像分割具有一定的难度,而已有的图像分割算法还达不到临床使用的要求,因此,医学图像分割技术一直是科研工作者研究的热点问题。自医学图像分析学科兴起以来,医学图像分割算法的研究一直受到人们的高度重视,迄今为止,已提出的图像分割方法可达上千种,但大多数算法在很大程度上都是针对具体问题而提出的,仍没有一种通用的分割算法,算法的分类标准也不统一。根据算法的设计思路,本文将它们分为自底向上和自顶向下两类。自底向上的方法包括：阈值法、基于区域的分割法、聚类法、马尔可夫随机场等方法；自顶向下的方法则有：活动轮廓模型、水平集和活动形状模型等方法。医学图像分割对象多涉及人体内重要器官与疾病病灶,如大脑组织分割、肝脏分割、前列腺分割和多种肿瘤分割等。肾上腺是人体重要的内分泌器官,分泌的各类激素可用于调节人体内的水盐代谢和增强心肌收缩力,促使血压升高。目前,临床上对高血压病因的诊断仍没有有效的依据,临床医生提出了通过测量肾上腺体积、观察肾上腺形态的方法来分析高血压的成因。为了该研究能够进行,需要对肾上腺CT图像进行分割,分割后图像用于腺体容积计算和解剖结构定位等。但三维图像的手工分割困难且耗时,研究肾上腺CT图像自动分割方法具有重要的临床意义。经文献检索,国内外对肾上腺分割算法的研究甚少,肾上腺的自动分割问题尚未得到有效的解决。针对肾上腺分割有两方面因素需重点考虑：首先,在CT图像上,肾上腺与相邻组织的CT值相似,边界不明显。直接利用CT值难以刻画肾上腺与其他组织的差异,需要引入更具表现力的高维图像特征。实际上,高维医学图像特征已在针对其它部位的分割问题中得到成功的应用,如前列腺CT图像分割、肝脏超声图像分割、脑部肿瘤分割等。其次,我们发现肾上腺的形状有较强的统计规律性,形状先验信息可对肾上腺分割提供重要的指导信息,能否在分割框架中引入先验形状信息,是提高分割精度的关键。活动形状模型(Active Shape Model, ASM)是一种利用训练集的统计信息来建立自由形变模型的学习算法,因方便引入先验形状约束,已成功地应用于分割肺、心脏等组织和器官。本文在回顾总结当今国内外流行的医学图像分割算法的基础上,针对肾上腺CT图像的特点以及现有方法对肾上腺分割的有效性,着重讨论了支持向量机分类器和活动形状模型,提出了一种基于形状约束的三维肾上腺CT图像分割方法。论文的主要工作如下： (1)较为全面的综述了国内外流行的医学图像分割方法,依据算法的设计过程,对已有的医学图像分割算法进行了分类；对每种分割方法的基本概念、算法原理、应用领域和优缺点进行了总结。 (2)利用三维haar-like特征刻画肾上腺的内外差异,提取高维图像特征对图像像素进行分类。 (3)详细讲解了支持向量机与活动形状模型的算法流程。

关键词：肾上腺类哈尔特征支持向量机活动形状模型图像分割

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：