轮廓提取是指在图像中精确标注出目标物体轮廓的过程,是很多计算机视觉和图像处理算法的重要基础。所提取的物体轮廓信息被广泛应用于图像分割、物体检测、遮挡和深度推理、三维重建等领域。现有的轮廓提取方法或需要大量的用户交互,或提取的效果难以达到要求。本文提出一种交互地进行素描式交叉验证的轮廓提取方法。画家描绘一个物体,通常会先使用很多短小且较直的笔画勾勒物体的边缘,然后再从这些大量勾勒的笔画中描绘出一条轮廓线。受这样的素描技巧启发,本文首先由用户交互初始草图,然后通过动态规划生成大量重叠的局部轮廓线集合,最后基于主成分分析进行全局融合得到全局轮廓线。全局轮廓线是从大量重叠的局部轮廓线上交叉验证得到的,这样的过程保证了其准确有效。本文实现了多种交互方式的轮廓提取系统,并与多种其他方法进行了比较,大量实验表明本文方法能够便捷准确地完成轮廓提取。人脸轮廓提取是一般物体轮廓提取的一种特例。现有的人脸轮廓提取方法难以提取出人脸轮廓线的弯曲形状细节。结合人脸对齐方法的关键点位置和素描式交叉验证的轮廓提取框架,本文提出了一种全自动的从局部到全局的人脸轮廓提取方法。首先利用人脸对齐的关键点拟合初始化曲线。本文观察到局部人脸轮廓线的抛物线特征,并通过大量实验验证这一特点,然后根据这一特点设计了抛物线引导的局部人脸轮廓提取方法。最后利用基于主成分分析的全局融合方法找到最终的人脸轮廓线。本文标注了连续人脸轮廓线数据集,对本文人脸轮廓提取算法进行了详细的实验分析,并与多种现有方法进行了比较,本文方法表现出了优越的性能。