【问题标题】:Active Shape Models vs Active Appearance Models主动形状模型与主动外观模型
【发布时间】:2013-07-26 10:59:44
【问题描述】:

我正在使用 OpenCV 实现主动 ASM/AAM,以便使用 OpenCV 分割人脸图像(进一步用于人脸识别)。我已经完成了 ASM 的规范实现(根据 T. Cootes 论文),我得到的结果并不理想,它并不总是收敛,并且当它收敛时,一些边界没有被捕获,我认为这是一个问题局部结构的建模 - 即梯度轮廓匹配。

现在我有点不确定下一步该做什么。与 AAM 相比,ASM 是一种更简单且计算量更少的算法。我应该继续改进 ASM(例如,使用 2D 轮廓而不是 1D 轮廓,或者为不同类型的标记使用不同的轮廓结构)还是直接着手 AAM?

编辑:另外,您可以推荐哪些论文来改进 T.Cootes 的原始作品?我知道其中有很多,但也许有些技术在今天被认为是规范的?

【问题讨论】:

    标签: opencv computer-vision


    【解决方案1】:

    您可以在 Packt Publishing 2012 出版的“用实用计算机视觉项目掌握 OpenCV”一书中找到说明并通过 2D 配置文件实现 AAM。这本书中描述的许多项目都是开源的,可以在这里下载:GitHub .它们比 T.Cootes 实现更先进。

    我可以说,AAM(作为现有的实现,您也可以查看 vosm)只有在同一个人身上训练时才有很好的收敛性(比 ASM 更好)(例如 FRANCK(Talking Face Video)的结果非常好) 序列)在其他情况下,ASM 效果更好。

    【讨论】:

    • 感谢您的指出,我其实有这本书,但我只看了第 7 章。现在看了第 6 章,我可以看到他们使用补丁,我相信是您提到的 2D 配置文件这里。我必须仔细研究实现才能理解它,因为不幸的是我无法从书本身中理解,它没有描述原始技术的科学论文那么详细。还有论文“Active Appearance Models Revisited. Iain Matthews 和 Simon Baker”,很多人都引用过,所以我会看一下。
    • 你也可以看看 Deformable Model Library DeMoLib, staff.estem-uc.edu.au/roland/research/demolib-home Roland Goecke 博士
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