胡安·塞罗拉扎。;阿兰察省维拉努埃瓦;费德里科·苏克诺（Federico M.Sukno）。;君士坦丁·布塔科夫;亚历杭德罗·弗兰基。;拉斐尔·卡贝扎 全多分辨率活动形状模型。 （英语） Zbl 1255.68216号 数学杂志。成像视觉。 44，第3期，463-479（2012）. 摘要：多分辨率图像方法的结合是主动形状模型（ASM）最流行的变体之一，它提供了一种更健壮的算法，并最小化了其初始化依赖性。利用小波变换，本文将多分辨率分析扩展到形状空间，开发了一种新的多分辨率形状框架，能够纳入大多数ASM变体。对两种不同类型的图像（面部图像（AR数据库）和胸片（JSRT数据库）进行的测试表明，新一代算法在保持相同精度的同时，显著降低了计算成本，使其减半以上。 MSC公司： 68单位10 图像处理的计算方法 92 C55 生物医学成像和信号处理 关键词：活动形状模型;多分辨率分析;医学图像分割;小波变换 软件：AR面 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.J.Cerrolaza}等人，J.数学。成像视觉。44，第3号，463--479（2012；Zbl 1255.68216） 全文： 内政部 参考文献： [1] Al-Shaher，A.A.，Hancock，E.R.：使用em算法学习点分布模型的混合。模式识别。36(12), 2805–2818 (2003) ·Zbl 1059.68155号 ·doi:10.1016/S0031-3203（03）00139-0 [2] Allen，P.D.、Graham，J.、Farnell，D.J.J.、Harrison，E.J.、Jacobs，R.、Nicopolou-Karayianni，K.、Lindh，C.、van der Stelt，P.F.、Horner，K.和Devlin，H.：使用统计形状模型从牙片中检测骨密度降低。IEEE传输。技术信息。生物识别。11(6), 601–610 (2007) ·Zbl 05456247号 ·doi:10.1109/TITB.2006.888704 [3] van 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