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转:ASM复杂物体识别建模的一个很好的方法!

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发表于 2018-8-10 20:44:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
       ASM(Active Shape Model):分为训练和搜索两步。训练时,建立各个特征点的位置约束,构建各个特定点的局部特征。搜索时,迭代的匹配。
      第一步:训练:
            首先,构建形状模型:
                   搜集n个训练样本(n=400);
                   手动标记脸部特征点;
                   将训练集中特征点的坐标串成特征向量;
                   对形状进行归一化和对齐(对齐采用Procrustes方法);
                   对对齐后的形状特征做PCA处理。
                   接着,为每个特征点构建局部特征。目的是在每次迭代搜索过程中每个特征点可以寻找新的位置。局部特征一般用梯度特征,以防光照变化。有的方法沿着边缘的法线方向提取,有的方法在特征点附近的矩形区域提取。

      第二步:搜索:
                  首先:计算眼睛(或者眼睛和嘴巴)的位置,做简单的尺度和旋转变化,对齐人脸;
                  接着:在对齐后的各个点附近搜索,匹配每个局部特征点(常采用马氏距离),得到初步形状;
                  再用平均人脸(形状模型)修正匹配结果;
                  迭代直到收敛。
                 另外,常采用多尺度的方法加速。搜索的过程最终收敛到高分辨率的原图像上。


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