ASM，主动形状模型

资 源 简 介

ASM，主动形状模型

详 情 说 明

主动形状模型（ASM）是一种基于统计学的可变形模型方法，常用于目标形状的建模与匹配。其核心思想是通过学习一组标注样本（如人手轮廓）的形状变化规律，构建一个能够适应新样本的灵活模型。

以人手变形为例，假设我们拥有18个人手图形样本，每个样本标注了72个关键点（landmarks）。首先，这些样本需经过Procrustes对齐处理，消除平移、旋转和缩放的影响，仅保留形状本身的差异。这一步骤确保了后续分析的纯粹性。

对齐后，通过主成分分析（PCA）提取形状变化的主要模式。PCA会生成一组特征向量（即“形状模式”），每个向量代表一种典型的形状变化方向（如手指弯曲、手掌张开）。模型的灵活性体现在：新形状可通过这些主成分的线性组合来合成，从而覆盖训练集中未出现的合理变形。

ASM的优势在于将先验知识与局部搜索结合——模型在匹配新图像时，既遵循统计规律约束形状，又通过边缘检测等局部特征动态调整关键点位置。这种方法在医学图像分析、人脸特征定位等领域有广泛应用。