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基于嘴角约束的嘴部轮廓检测#: 2013年; 由于嘴部轮廓的多样性，传统的基于ASM的嘴部轮廓检测方法并不能够准确的获得期望的轮廓，本文提出了一种基于嘴角约束的嘴部轮廓检测算法，该方法首先使用MeanShift聚类对嘴部灰度图进行处理，得到两个嘴角的位置，之后在这两个点的约束下使用改变的ASM 算法来检测嘴部轮廓。该方法对不同口型的轮廓都具有较好的检测结果，与传统的基于ASM的嘴部轮廓检测方法相比有更高的适用性和鲁棒性。; 冯晓毅谭方彭进业吴俊; 关键词：MEANSHIFT ASM

基于特征域奇异值分解的图像质量评价被引量：1: 2013年; 为了克服传统图像质量评价算法泛化能力不足的问题,提出一种基于特征域奇异值分解的图像质量预测模型.首先从多个特征域(图像及其梯度和相位一致性)中分别比较图像局部的奇异向量和奇异值差异完成视觉特征提取,随后利用支持向量机完成图像感知质量预测.实验表明:所提出的基于支持向量机而构建图像质量预测模型不仅在单个图像数据库上的表现要优于传统的图像质量评价算法,而且有着良好的跨数据库性能变现,表现出较高的泛化性;通过用集成学习器取代单个支持向量机,图像感知质量预测模型的泛化能力还可以进一步提高.; 崔力浩明; 关键词：人眼视觉系统奇异值分解支持向量机

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国家自然科学基金(61103062)