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目的 探索一种新的面部轮廓图像边缘检测和模型建立方法。方法 利用面部轮廓的先验知识,在Sobel边缘检测算子的基础上,以边缘最小曲率半径、凹凸性和边缘最大间断距离为约束,以基于搜索圆的变步长面部轮廓边缘搜索算法,实现边缘检测。针对检测到的轮廓边缘,利用最小二乘曲线拟合原理建立轮廓模型,分析了阶次对模型精度的影响。结果 实验表明这种基于搜索圆的变步长面部轮廓边缘搜索算法所检测到边缘与实际边缘吻合良好。且可以很好剔除冗余边界。对所检测到的边缘,用最小二乘曲线拟合方法建立了面部轮廓模型,并比较了2次、4次、10次模型与实际轮廓的差异,证实模型阶次越高,和实际轮廓的误差就越小,其中以10次模型较为理想。结论 本实验提出并论证了基于搜索圆的变步长面部轮廓边缘搜索算法和最小二乘曲线拟合方法建立了面部轮廓模型的方法在面部轮廓建模中的有效性和实用性,为进一步实现面部轮廓数字图像处理系统的设计提供了理论基础。 相似文献
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基于小波网络的动态心电数据压缩算法 总被引：9，自引：0，他引：9
本文研究了动态心电信号的非平稳过程特性和动态心电图 (ECG)的诊断信息依据 ,从时间序列建模角度研究数据表示模型和压缩算法 ,采用小波网络 (WN)作为数据表示模型 ,提出了动态心电数据的小波网络压缩算法。本算法对原始心电数据实时地分帧 ,将每帧数据映射为小波网络的网络参数作为原始数据的重构信息。文中详细叙述了小波网络的数据表示原理和分帧压缩算法 ,给出了动态心电数据的压缩 /重建的实验结果并进行分析讨论 相似文献
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