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1. 图像分割中改进空间约束贝叶斯网络模型的应用

张海艳, 高尚兵

计算机应用 2017, 37 (3): 823-826. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.823

摘要（571）

PDF （809KB）（483）

针对马尔可夫链蒙特卡罗方法普遍存在的迭代收敛性问题，在具有空间平滑约束的高斯混合模型条件上提出改进空间约束贝叶斯网络模型并在图像分割领域进行具体应用。所提模型应用隐狄利克雷分布（LDA）概率密度模型和高斯-马尔可夫定理的随机域参数混合过程来实现参数平滑。所提方法根据空间信息先验平滑变换操作，在待处理像素点的上下文混合结构中引入LDA符合多项式分布，用来替换传统期望最大化算法中映射操作。LDA参数采用闭合形式将有利于准确估计最大后验概率（MAP）框架与上下文混合结构的相关比例。实验结果表明，应用PRI、VoI、GCE和BDE指标进行效果比较，该方法比联合系统工程组（JSEG）、当前变换矩阵（CTM）和最大后验概率-最大似然法（MM）方法的图像分割应用效果较好，高斯噪声对于该算法的鲁棒性影响较小。

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2. 应用姿态估计的人脸特征点定位算法

张海艳, 高尚兵, 姜明新

计算机应用 0, (): 3256-3260. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3256

摘要（576）

PDF （854KB）（408）

针对已有鲁棒级联姿势回归算法缺少形状约束条件的现状，同时在复杂人脸及遮挡情况中定位精度较低、成功率不高等问题，提出应用姿态估计人脸特征点的新型定位算法来提高定位精度和成功率。对人脸特征点执行区域分块操作来实现形状约束条件；为提高算法性能，对部分特征点位置执行回归操作从而降低回归器规模，并引入形状索引特征进行采样先验操作。实验结果表明，所提算法针对复杂人脸及遮挡情况具备较高定位精度与鲁棒性，同时算法速度可达实时要求。

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3. CCFAI2017 193 应用姿态估计人脸特征点的定位算法研究

张海艳高尚兵姜明新

计算机应用
录用日期: 2017-07-10