20xx年photoshop畢業(yè)論文范文(編輯修改稿)
2025-01-25 06:24 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ，如位置、大小、角度等，它們最終通過模型與圖像的邊緣、峰、谷和灰度分布特性的動態(tài)地交互適應(yīng)來得以修正。由于模板變形利用了特征區(qū)域的全局信息，因此可以較好地檢測出相應(yīng)的特征形狀。由于可變形模板要采用優(yōu)化算法在參數(shù)空間內(nèi)進行能量函數(shù)極小化，因此算法的主要缺點在于兩點：一、對參數(shù)初值的依賴程度高，很容易陷入局部最小。二、計算時間長。針對這兩方面的問題，我們采用了一種由粗到細的檢測算法：首先利用人臉器官構(gòu)造的先驗知識、面部圖像灰度分布的峰谷和頻率特性粗略檢測出眼睛、鼻子、嘴、下巴的大致區(qū)域和一些關(guān)鍵的特征點。然后在此基礎(chǔ)上，給出了較好的模板的初始參數(shù)，從而可以大幅提高算法的速度和精度。
眼
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