主动形状模型及应用研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，形状分析作为其中一个重要分支，已经在目标识别、医学图像分析、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。

主动形状模型（activeshapemodel，asm）作为一种经典而有效的形状分析方法，能够从复杂的图像背景中准确地提取目标形状，并在一定程度上克服噪声、遮挡等因素的影响，因此在各个领域得到了广泛的研究和应用。

本选题旨在深入研究主动形状模型的理论基础、关键技术及其应用，以期提高其在复杂场景下的鲁棒性和精度，并探索其在更多领域的应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

主动形状模型(asm)自20世纪90年代提出以来，便成为计算机视觉和医学图像分析领域的研究热点，并在过去的几十年中取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在主动形状模型方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对主动形状模型的理论基础、关键技术以及应用三个方面展开深入研究。

1.理论基础:本研究将系统地阐述主动形状模型的基本原理，包括形状模型的构建、主成分分析的应用、图像特征的选取以及模型匹配的策略等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

1.首先，将进行文献调研，系统地了解主动形状模型的理论基础、发展历程、研究现状以及应用领域，为后续研究奠定基础。

2.其次，将深入研究主动形状模型的基本原理和关键技术，包括形状模型的构建、主成分分析的应用、图像特征的选取以及模型匹配的策略等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多特征融合的主动形状模型，以提高模型在复杂场景下的鲁棒性。

2.探索基于机器学习的模型匹配方法，以提高模型匹配的精度和效率。

3.将改进后的主动形状模型应用于人脸识别、医学图像分析等实际问题中，并探索其在更多领域的应用潜力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王亮,胡占义,石青云.基于改进asm的人脸识别算法[j].计算机应用研究,2016,33(01):276-279.

2. 冯建江,蔡胜.基于多尺度特征和asm的人脸特征点定位[j].计算机应用研究,2017,34(09):2803-2806 2811.

3. 谢文,王艳,周明全,等.基于形状约束与asm的肺部肿瘤图像分割[j].计算机工程与应用,2018,54(11):140-146.