アクティブシェイプモデルとアクティブな外観モデル

Question

OpenCVを使用して顔画像をセグメンテーションするためにOpenCVを使用してアクティブなASM/AAMを実装しています（顔認識でさらに使用するため）。私はASMの正式な実装（T. Cootesの論文による）と結果は理想的ではなく、常に収束するとは限らず、いくつかの境界が捕捉されない場合、私はこれが問題であると信じています。局所構造のモデル化 - すなわち、勾配プロファイルマッチング。

今私は次に何をすべきか不明です。 ASMは、AAMと比較して、より単純で計算量が少ないアルゴリズムです。私はASMを改善し続けるべきですか（例えば、1Dプロファイルではなく2Dプロファイルを使用するか、さまざまな種類のランマークに対して異なるプロファイル構造を使用するなど）、AAMに手を差し伸べるべきですか？

編集：T.Cootesのオリジナル作品を改善することをお勧めする論文は何ですか？私は彼らの数が非常に多いことを知っていますが、今日のカノニカルと見なされるテクニックがありますか？

Answer 1

Packt Publishing 2012の "OpenCV with Practical Computer Vision Projects"の本では、AAM whith 2Dプロファイルを実装しています。本書に記載されている多くのプロジェクトはオープンソースであり、GitHubからダウンロードできます。彼らはT.Cootesの実装よりも高度です。

同じ人に訓練した場合にのみ、AAM（既存の実装ではvosmも見ることができます）は良好な収束性（ASMより優れています）を持っていると言えます（FRANCKシーケンス）他のケースでは、ASMがうまく機能します。