| 发明名称 | 一种基于级联混合高斯形状模型的多姿态图像特征点配准方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于级联混合高斯形状模型的多姿态图像特征点配准方法。该方法针对任意一种图像特征点定位器的定位结果，本发明中的配准方法能够显著提高其定位精度。本发明中所述的配准方法主要包括以下步骤：一、在多姿态的图像数据库上进行混合高斯形状模型的建模；二、采用一种级联的混合高斯形状模型对特征点进行校准，在每一级中，遍历特征点可能组成的形状，通过计算该形状对应的似然概率的阈值来判断出错误定位的特征点；三、采用正确特征点的高斯分布条件概率进行错误特征点的纠错。 | ||
| 申请公布号 | CN104537386A | 申请公布日期 | 2015.04.22 |
| 申请号 | CN201410677256.6 | 申请日期 | 2014.11.21 |
| 申请人 | 东南大学 | 发明人 | 黄程韦;赵力;徐新洲;魏昕;陶华伟;余华 |
| 分类号 | G06K9/64(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/64(2006.01)I |
| 代理机构 | 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 | 代理人 | 王斌 |
| 主权项 | 一种基于级联混合高斯形状模型的多姿态图像特征点配准方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)图像数据标注特征点坐标(2)统计学习特征点分布的先验模型(3)采用级联的多层模型进行特征点的校准(4)对定位错误特征点的纠错。 | ||
| 地址 | 210096 江苏省南京市四牌楼2号 | ||