Active Shape Model face segmentation 代码

资 源 简 介

Active Shape Model face segmentation 代码

详 情 说 明

Active Shape Model（ASM）是一种经典的人脸分割方法，它结合了局部特征搜索和全局形状约束，适用于医学图像或人脸关键点定位等任务。以下是其核心实现思路：

模型训练：基于一组标注的人脸轮廓点，通过PCA（主成分分析）提取形状变化的统计规律，得到平均形状和主要变化模式。这一步需要离线完成，通常使用Procrustes分析对齐训练样本。

初始化与迭代优化： 初始位置：在测试图像中，通过人脸检测或手动指定初始位置放置平均形状。 局部搜索：对每个关键点，沿轮廓法线方向搜索局部特征（如梯度、纹理），找到最优匹配点。 全局约束：用PCA模型调整新形状，确保其符合训练数据的统计分布，避免畸形结果。

收敛条件：当形状变化小于阈值或达到最大迭代次数时停止。

优化技巧： 多尺度搜索可提升鲁棒性，先粗后精减少局部极小值影响。 引入灰度模型（AAM结合）可增强纹理匹配能力。

如需扩展，可研究深度学习改进方法（如用CNN替代传统局部搜索），但ASM的轻量性和可解释性仍是优势。