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J-GLOBAL ID：201502204638324061   整理番号：15A1122065

改良型ASMに基づく人体のための特徴点位置決めとモデリングアプローチ【Powered by NICT】

Feature Point Positioning and Modeling Approach for Human Body Based on Improved ASM

著者 (2件)： Zhu Xinjuan (School of Computer Sci., Xi, an Polytechnic Univ., Xi’an) ,  Xiong Xiaoya (School of Computer Sci., Xi, an Polytechnic Univ., Xi’an)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 27  号： 2  ページ： 286-294  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的なProcrustes正規化は多くの時間を過ごすする多くの反復を必要とする。訓練サンプル配列はアンカー点を形成し,初期化規則モデルとして平均形状を利用して,一度の並進,回転,スケーリング操作後に設定した。伝統的ASMアルゴリズムは長い計算時間をもたらし,グレイモデルの類似性のための特徴点マッチング誤差を容易にした。中心点として各特徴点を使うことで改善し,その角の丸い矩形のグレー分布が灰色モデルを訓練すると,その24近傍点内の目標点を探索した。実験結果は,この改善されたASMに基づく人体の重要な特徴点位置決め法は,反復の数を減少させ,実行時間を短縮し,位置決め精度を改善することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正規化 ,  類似性 ,  マッチング ,  *位置決め ,  アンカ ,  灰色 ,  CPU時間
準シソーラス用語： 位置決め精度 ,  実行時間 ,  訓練 ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ASM ,  人体 ,  特徴点 ,  モデリング