Un modelo de apariencia activa ( AAM ) es un algoritmo de visión por computadora para hacer coincidir un modelo estadístico de la forma y apariencia de un objeto con una nueva imagen. Se construyen durante una fase de formación. Se proporciona al supervisor de capacitación un conjunto de imágenes, junto con las coordenadas de los puntos de referencia que aparecen en todas las imágenes.
El modelo fue presentado por primera vez por Edwards, Cootes y Taylor en el contexto del análisis facial en la 3ra Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Rostros y Gestos, 1998. [1] Cootes, Edwards y Taylor describieron además el enfoque como un método general en visión por computadora en la Conferencia Europea de Visión por Computador en el mismo año. [2] [3] El enfoque se utiliza ampliamente para hacer coincidir y rastrear rostros y para la interpretación de imágenes médicas .
El algoritmo utiliza la diferencia entre la estimación actual de la apariencia y la imagen de destino para impulsar un proceso de optimización . Aprovechando las técnicas de mínimos cuadrados , puede coincidir con nuevas imágenes muy rápidamente.
Está relacionado con el modelo de forma activa (ASM). Una desventaja de ASM es que solo usa restricciones de forma (junto con cierta información sobre la estructura de la imagen cerca de los puntos de referencia ) y no aprovecha toda la información disponible: la textura en el objeto de destino. Esto se puede modelar utilizando un AAM.
Referencias
- ^ Edwards, GJ; Taylor, CJ; Cootes, TF (1998). "Interpretación de imágenes faciales utilizando modelos de apariencia activa". Actas Tercera Conferencia Internacional IEEE sobre Reconocimiento Automático de Rostros y Gestos . pag. 300. CiteSeerX 10.1.1.33.1784 . doi : 10.1109 / AFGR.1998.670965 . ISBN 978-0-8186-8344-2.
- ^ Cootes, TF; Edwards, GJ; Taylor, CJ (1998). "Modelos de apariencia activa". Visión por computadora - ECCV'98 . Apuntes de conferencias en Ciencias de la Computación. 1407 . pag. 484. CiteSeerX 10.1.1.374.7954 . doi : 10.1007 / BFb0054760 . ISBN 978-3-540-64613-6.
- ^ Cootes, TF; Edwards, GJ; Taylor, CJ (2001). "Modelos de apariencia activa". Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas . 23 (6): 681. CiteSeerX 10.1.1.128.4967 . doi : 10.1109 / 34.927467 .
Algo de lectura
- TF Cootes, CJ Taylor, DH Cooper y J. Graham. Entrenamiento de modelos de forma a partir de conjuntos de ejemplos . En Proceedings of BMVC'92, páginas 266–275, 1992
- SC Mitchell, JG Bosch, BPF Lelieveldt, RJ van der Geest, JHC Reiber y M. Sonka. Modelos de apariencia activa 3-d: segmentación de imágenes de resonancia magnética cardíaca y ultrasonido . IEEE Trans. Medicina. Imágenes, 21 (9): 1167-1178, 2002
- TF Cootes, GJ Edwards y CJ Taylor. Modelos de apariencia activa. ECCV, 2: 484–498, 1998 [pdf]
enlaces externos
- Herramientas gratuitas de código AAM del profesor Tim Cootes para experimentar con AAM de la Universidad de Manchester (solo para fines de investigación).
- Profesor Tim Cootes AAM Page Co-creador de la página AAM de la Universidad de Manchester.
- Código IMM AAM Página de inicio del Dr. Mikkel B. Stegmann de AAM-API, implementación C ++ AAM (solo para uso no comercial).
- Matlab AAM Code Implementación de Matlab de código abierto del algoritmo AAM original.
- AAMtools Una caja de herramientas de modelado de apariencia activa en Matlab por el Dr. George Papandreou.
- Caja de herramientas DeMoLib AAM en C ++ por el Dr. Jason Saragih y el Dr. Roland Goecke.