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文檔簡介
1、浙江大學(xué)博士學(xué)位論文二維視覺對象分割姓名:趙明申請學(xué)位級別:博士專業(yè):計算機應(yīng)用指導(dǎo)教師:陳純20040501AbstractIncomputervision,2DvisualobjectsegmentstionisakeyproblemInthisthesis,wefocusedoDtile2Dvisualobjectsegmentationforthetwo21)inputdataofeolnputervison;imageandv
2、ideoSoourresearchincludedtwoparts:ImageObjectSegmentationandVideoObjectSegmentation?!狪mageObject—SegmentationWeusedactivestatisticalobjectmodel,includingActiveShapeModels(ASMjandActiveAppearanceModels(AAM),forfaceimageob
3、jectseglnentalionp昭proposedweightedASMshapesnbspaceoptimizedASMandsubspaeeoptimizedAAM—ActiveShapeModelsusetheorthogonalprojectiontotileshapesubspaceneglectingtileinformationdmingtilesearchprocedureSo、aWeightedActiveShap
4、eiVlodels(WASM)isproposedusingthesereohinfornlationThesearchinformationisbasedonthelocalappearancemodelofASMtodeterminehowwellthesearchirlgshapem0tchmodelsderivedfionlthetrainingsetItisusedtoprojecttheintermediatesearchs
5、hapetotheshapesubspar:eComparedwithASMsorthogonalprojection,theweightedprojectionCalldragthesearchoutofloeaIminimatobeIIloreaccurateandmorerobustExperimentshavebeendonetoshowtheabilityofthismethodtoalignshapes—ActiveShap
6、eModels(ASM)iscomposedoftwoparts:theASMshapesubspacemodelandtileASMseatchWhilethesetwopartsarecloselyinterrelatedandtheperformanceofASMdependsonbothofthem,existingeffortstreatedthenlseparatelyandhadnotconsideredllowtoopt
7、imizethemoverallIntheirmethodstheASMshapesubspaceumdclwastrainedwithmltcoImideringthesearchprocedurean(1theASMsearchwaaperformedusingthisshapesubspacemodelwithoutconsideringhowitwastrainedSoweproposedanapproachtooptimize
8、theshapemodelwhileconsideringtheASIVIsearehWefirstperforillanerroranalysisofASIVl,andthen“)minimizetheASMerrorweproposeanapprnachwhichoptimizestheshapemodelaccordingtotheASMsearchFortileAShterroranalysis,wedecomposedtheA
9、SMerrorintotwopartswhichareintroducedbytheASMmodelandtheASMsearchrespectivelyWiththisdecompositionweprovethattheoptimalresultsofASMcanbeachievedonlybyoptimizingbothofthemjointlyratherthanseparatelynlrthermorebasedOilthis
10、errordecompositionwedevelopamethodtofindtheoptimalASMshapemodelaccordingtotileASMsearchbyconsideringboththetwodecomposederrorsExperimentalresultsdemonstratethatourmethodcanfindLlmoptimalASMshapemodelrapidlyandimprovethep
11、erformanceofASMsignificantIy一SimilartoAsMActiveAppearanceModels(AAMlisalsocomposedoftwoparts:theAAMsubspacenlodelandtheAAMseal“etl_WhilethesetWOpartsarecloselycorrelatedexistingeffortstreatedtheinseparatelyandhadnotCOILS
12、ldere(1hoartoopthnizethemoverallInthispaper,anapproachisproposedtooptimizetilesubspacemodelwhileconsideringthesearchprocedureWefirstperforlnasubspaceerroranalysis,andthentominimizetheAAMerrorweproposeanapproachwhichoptim
13、izesthesubspacemodelaccordingtothesearchprocedureForthesubspaceerroranMysis,wedecomposedtilesubspaceerrorintotwoparts,whichareintroducedbytilesnbspacemodelandthesearchprocedurerespectivelyThisdecompositionshowsthattheopt
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