Active Shape Model

资 源 简 介

Active Shape Model

详 情 说 明

Active Shape Model (ASM) 是一种经典的图像特征点建模方法，广泛应用于人脸识别、医学图像分析等领域。Matlab版本的实现通常包含训练和搜索两个核心阶段，依赖预定义的标记点数据。

算法流程解析 训练阶段：通过.mat文件存储的形状样本学习统计模型，包括平均形状和形状变化模式（通过PCA分析）。提供的训练数据可能包含不同姿态或表情的样本。 搜索阶段：对输入图片迭代执行局部纹理匹配和全局形状约束： 在特征点周围剖面采样纹理信息 用马氏距离衡量候选点匹配度 通过PCA系数调整形状至合理范围

关键扩展点 多分辨率策略可加速收敛：先在低分辨率图像粗定位，再逐步细化 结合灰度梯度信息能提升特征点定位精度 对于5张测试图片，需注意初始位置设置（如通过人脸检测框对齐平均形状）

注意事项：预训练的.mat模型对特定图片类型（如相同光照条件）效果最佳，跨域使用时可能需要微调模型参数或重新训练。