本发明涉及一种基于分部式稀疏成分分析模型的笑脸合成方法，首先，导出用于人脸表示的分部式稀疏成分分析模型；接着，基于该模型给出重构和投影的规则；紧接着，利用投影规则得到投影系数，利用重构规则对输入的人脸进行重建；然后，对重建后的人脸重复上述投影和重构的过程；最后，把重建后的多幅人脸图像输出，作为输入人脸的笑容合成过程。本发明的显著效果体现在：合成的人脸基本上合理，并且光滑，合成的笑容具有真实感。
📄 2016104734412
📂 G06T7_00
👤 聊城大学
📅 2016-06-24
本发明公开了一种基于邻域主成分分析-拉普拉斯的图像分割方法，该方法对原始图像进行主成分分析，得到每个像素的特征向量，提取图像的主要成分，有效的抑制了噪声；然后，用拉普拉斯算子对图像进行边缘检测，从而实现对图像的分割。与传统的Sobel算子和LOG算子分割算法相比，该方法通过对图像像素进行主成分分析，来估计去噪过程中的参数值，而不依赖于经验值，能有效的降低噪声对图像的干扰，简化了计算复杂度。实验结果表明，该方法能够有效的改善图像的分割效果，在准确性和稳健性上具有较强的优越性。
📄 2015100784348
📂 G06T7_00
👤 武汉工程大学
📅 2015-02-13
柿子坊 · 知识产权运营
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