Введение

Модель активного внешнего вида (AAM) - это алгоритм компьютерного зрения для сопоставления статистической модели формы и внешнего вида объекта с новым изображением. Они строятся на стадии обучения. Набор изображений вместе с координатами ориентиров, которые появляются на всех изображениях, предоставляется руководителю обучения. Модель была впервые представлена Эдвардсом, Кутсом и Тейлором в контексте анализа лиц на 3-й Международной конференции по распознаванию лиц и жестов, 1998. Кутс, Эдвардс и Тейлор далее описали этот подход как общий метод в области компьютерного зрения на Европейской конференции по компьютерному зрению в том же году. Этот подход широко используется для сопоставления и отслеживания лиц и для интерпретации медицинских изображений. Алгоритм использует разницу между текущей оценкой внешнего вида и целевым изображением для управления процессом оптимизации. Используя методы наименьших квадратов, он может очень быстро сопоставить новые изображения. Он связан с моделью активной формы (ASM). Одним из недостатков ASM является то, что он использует только ограничения формы (вместе с некоторой информацией о структуре изображения вблизи ориентиров) и не использует всю доступную информацию о текстуре на целевом объекте. Это можно смоделировать с помощью AAM.

Некоторое чтение

Т. Ф. Кутс, Си Джей Тейлор, Д. Х. Купер и Дж. Грэм. Обучение моделям формы на основе наборов примеров. В материалах BMVC'92, стр. 266275, 1992 г. С. К. Митчелл, Дж. Г. Бош, Б. П. Ф. Леливельдт, Р. Дж. ван дер Гест, Дж. 3d модели активного внешнего вида: сегментация кардиологических МРТ и ультразвуковых изображений. IEEE Транс. Медицинский. Изображение, 21 ((9): 117 1178, 2002 Т. Ф. Кутс, Г. Дж. Эдвардс и К. Дж. Тейлор. Модели активного внешнего вида. ECCV, 2:484498, 1998[pdf]