【摘 要】
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针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点,提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先,引入了自适应权重项,对拟合中心的计算采用加权平均,提高了拟
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京师范大学分析测试中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60773172);国家教育部博士学科点基金资助项目(200802880017);江苏省自然科学基金资助项目(BK2008411)
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针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点,提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先,引入了自适应权重项,对拟合中心的计算采用加权平均,提高了拟合中心计算的准确性;然后,在模型中加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解;最后,采用了Split Bregman方法进行快速求解,有效地提高了分割效率。实验结果表明,基于凸优化的自适应CV模型有效地提高了分割精度和效率,对初始化也具有较好的鲁棒性。
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