参数化统计新模型及其在图像特征抽取中的应用研究

项目名称： 参数化统计新模型及其在图像特征抽取中的应用研究

项目编号： No.60973094

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 吴小俊

作者单位： 江南大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 本课题主要研究参数化统计模型中的主动形状（ASM）、主动表观(AAM)和ASM与AAM的联合新模型的理论和方法上，它是ASM和AAM理论和方法的进一步延伸和发展。主要包括5个方面的研究内容：（1）研究ASM、AAM和ASM+AAM三种模型的理论和方法；（2）从不同角度提出改进的ASM、AAM和ASM+AAM理论与方法；（3）提出基于双线性因素分解的相对ASM+AAM联合模型理论和方法，并将这一新模型利用核方法推广到非线性情形；（4）提出基于张量（Tensor）的ASM+AAM联合模型理论和方法；（5）在上述研究的基础上，在多个国际知名的图像库和我校数字化纺织系统中获取的图像库上进行包括人脸、医学图像和纺织品图像等的图像分析和识别实验研究。 该研究不仅对提高图像分析和识别水平有重要意义，而且课题研究中提出的一些新思想和新方法无疑将丰富模式识别与计算机视觉的研究内容。

中文关键词： 主动形状模型；主动表观模型；双线性因素分解；张量分解；特征抽取

英文摘要：

英文关键词： Active Shape Models；Active Appearance Models；Bilinear Factoriziation；Tensor Decomposition；Feature Extraction