山东大学（威海）第十届数学建模竞赛二等奖论文--基于 ASM 算法的猫脸机器自动识别...

资 源 简 介

山东大学（威海）第十届数学建模竞赛二等奖论文--基于 ASM 算法的猫脸机器自动识别...

详 情 说 明

该论文探讨了如何利用Active Shape Model（ASM）算法实现猫脸的自动识别。ASM是一种基于统计模型的图像特征点定位方法，通过训练数据学习目标物体的形状变化规律。论文首先构建猫脸的特征点标注数据集，通过主成分分析（PCA）建立形状变化的统计模型。在识别阶段，算法迭代调整初始轮廓，使其逐步贴合待检测猫脸的边缘特征，最终实现精准定位。

该方法解决了传统识别技术对光照、姿态变化的敏感性问题，尤其对猫脸这类非刚性物体具有较强鲁棒性。论文还优化了特征点搜索策略，通过局部灰度模型加速收敛过程。实验结果表明，该算法在不同品种、表情的猫脸图像上均保持较高识别率，为动物特征识别提供了可扩展的技术框架。