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1.基于主动表观模型和外耳长轴的人耳图像归一化方法，其特征在于：包括人耳轮廓自动提取过程和利用人耳长轴归一化过程两部分，步骤如下：第一步，建立人耳的平均形状模型；A.沿外耳轮廓线均匀标定n个点来表现形状，在二维空间，这些点位置坐标相互连接组成一个n×2个元素的形状向量，给定N个样本，就得到一个2n×N维的训练集S；B.对形状向量进行相似性变化，使得各自代表的目标轮廓中对应边界点的距离平方和最小；C.使用主元分析PCA的方法得到人耳的基本形状向量s；第二步，建立人耳纹理模型；A.对平均形状模型进行三角剖分，连接标定特征点，连接线不能交叉，将平均人耳形状模型划分为小三角形的集合；B.以每个三角形为单位，通过图像扭曲，将人耳变形到平均人耳上；C.取形状无关的纹理图像中每一像素的灰度值，生成一个纹理向量A＝g1，g2，K，gn；D.对形状无关的纹理向量进行归一化处理以克服整体光照不同带来的影响；E.利用PCA建立纹理模型；第三步，利用反向组合算法进行AAM模型的拟合计算；第四步，利用人耳长轴进行图像的归一化处理；A.对提取出的外耳轮廓自动计算得出长轴端点坐标：首先计算外耳轮廓上任意两个特征点之间的距离，以距离最大的两点坐标作为外耳长轴的两个端点；然后计算长轴与竖直方向的夹角θ，并依此角度对人耳图像进行旋转，使外耳长轴呈竖直；B.利用长轴的斜度进行人耳旋转归一化；C.利用人耳长轴的长度和人耳长宽比进行尺度的归一化；D.对图像进行光照归一化。 |
