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题名融合局部与全局信息的头发形状模型
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作者
王楠
艾海舟
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机构
清华大学计算机系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第4期615-623,共9页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2011CB302203)
国家自然科学基金(61075026)资助~~
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文摘
头发在人体表观中具有重要作用,然而,因为缺少有效的形状模型,头发分割仍然是一个非常具有挑战性的问题.本文提出了一种基于部件的模型,它对头发形状以及环境变化更加鲁棒.该模型将局部与全局信息相结合以描述头发的形状.局部模型通过一系列算法构建,包括全局形状词表生成,词表分类器学习以及参数优化;而全局模型刻画不同的发型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)来学习,它为所有潜在的发型配置部件并确定势函数.在消费者图片上的实验证明了本文算法在头发形状多变和复杂环境等条件下的准确性与有效性.
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关键词
头发形状建模
部件模型
部件配置算法
支持向量机
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Keywords
Hair shape modeling, part-based model, part configuration algorithm, support vector machine （SVM）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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