ASM与AAM人脸关键点定位算法详解

"ASM+AAM过程讲解" 在计算机视觉领域，ASM(Active Shape Model)和AAM(Active Appearance Model)是两种广泛应用于人脸关键点定位的统计建模技术。这两种模型都基于模型学习和图像对齐的原理，但在细节上有所区别。 ASM，即主动形状模型，是一种基于形状的统计模型。它通过学习一系列已知形状实例的形状变化来构建模型。ASM首先对所有图像进行预处理，使其与第一张图像对齐，这通常通过Procrustes分析实现，以消除旋转、平移和尺度的影响。接着，计算每个新图像的均形状，并用这个均形状作为基准再次对齐所有图像，这一过程通过迭代进行，直到模型收敛。在ASM中，特征点的位置更新是沿着其法线方向进行的，通过比较局部特征的马氏距离来确定新位置。 相比之下，AAM，主动外观模型，结合了形状和纹理信息。它不仅考虑形状的变化，还考虑了纹理（或颜色）的变化。AAM的训练阶段包括计算形状模型和纹理模型。形状模型的计算与ASM类似，而纹理模型则是在对齐的图像上提取灰度信息，通过PCA处理去除光照影响，得到平均纹理。然后，通过PCA降维，形成表观模型。在这个模型中，每个特征点不仅有形状参数，还有对应的纹理信息。 AAM与ASM的主要差异在于纹理处理。ASM依赖于局部纹理特征匹配，这可能导致局部极小值问题，而AAM则放弃了局部纹理匹配，转而利用全局纹理特征，提高了形状定位的全局准确性。然而，AAM对初始位置的要求较高，如果初始位置偏差较大，可能难以收敛，且鲁棒性相对较低。 为了改进AAM，研究者提出采用如SIFT、LBP等更强大的特征描述符来增强纹理匹配的准确性，同时牺牲一些计算速度。此外，利用深度卷积神经网络（如面部点检测的深度卷积网络级联）来优化初始位置的选择，例如使用3+10+10层的网络结构，可以显著提高定位的精确度和效率。 总结来说，ASM和AAM都是用于人脸关键点定位的有效工具，各有优缺点。ASM适用于快速定位和单个特征点的准确匹配，而AAM则更擅长全局形状定位，尤其是在考虑纹理信息时。随着技术的发展，这些模型的性能可以通过引入更复杂的特征表示和优化的初始化策略得以提升。