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【24h】

Automatic target image detection for morphing

机译：自动目标图像检测以进行变形

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摘要

In this paper, we propose a novel approach for automatic target image detection for morphing based on 3D textons and contrast. Given the source image of a human frontal face and training images with human and animal faces, our algorithm automatically finds the target image from the database of animal images. There are three major advantages of our approach: (1) it solves the problem of manual target selection as done by the researchers in morphing; (2) automatic target detection achieves smooth transition from source to destination image; and (3) control points are automatically detected for morphing because the algorithm detects the target based on the matching features. The experiments were conducted with images of six different animals viz, cheetah, lion, deer, red fox, snow leopard and rhesus monkey. For a subjective verification, a large number of human annotations are used. (C) 2014 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在本文中，我们提出了一种基于3D纹理和对比度的自动目标图像变形检测新方法。给定人类额面的源图像以及带有人脸和动物脸的训练图像，我们的算法会从动物图像数据库中自动找到目标图像。我们的方法具有三个主要优点：（1）解决了研究人员在变形中进行的手动目标选择问题； （2）自动目标检测可实现从源图像到目标图像的平滑过渡； （3）自动检测变形点，因为该算法会根据匹配特征检测目标。实验用六种不同动物的图像进行，即猎豹，狮子，鹿，赤狐，雪豹和恒河猴。为了进行主观验证，使用了大量人工注释。 （C）2014 Elsevier Inc.保留所有权利。

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