Wdrażam aktywny ASM/AAM przy użyciu OpenCV do segmentacji obrazów twarzy za pomocą OpenCV (do dalszego wykorzystania w rozpoznawaniu twarzy). Mam już dość z kanoniczną implementacją ASM (jak w przypadku artykułów T. Cootes), a wynik, jaki otrzymuję, nie jest idealny, nie zawsze się zbiega, a kiedy to robi, niektóre granice nie są uchwycone, co moim zdaniem jest problemem w modelowanie struktury lokalnej - czyli dopasowanie profilu gradientowego.Modele Active Shape vs Active Appearance
Teraz nie jestem pewien, co robić dalej. ASM jest prostszym i mniej obciążającym obliczeniowo algorytmem niż AAM. Czy powinienem kontynuować ulepszanie ASM (powiedzmy na przykład używając profili 2D zamiast profili 1D lub użyć innej struktury profili dla różnych typów lanmarks) lub wyciągnąć ręce prosto na AAM?
Edycja: Co to są papiery, które możesz polecić, aby ulepszyć oryginalne prace T.Cootes? Wiem, że jest ich tak dużo, ale może są techniki, które dziś uważa się za kanoniczne?
Dzięki za wskazanie, faktycznie mam tę książkę, ale zajrzałem tylko do rozdziału 7. Po przeczytaniu rozdziału 6 widzę teraz, że używają łatek, które moim zdaniem są profilami 2D, o których wspomniałeś tutaj. Będę musiał przyjrzeć się bliżej realizacji, aby ją zrozumieć, ponieważ niestety nie mogę mieć sensu w samej książce, nie jest ona tak szczegółowa, jak w artykułach naukowych opisujących oryginalną technikę. Jest też papier "Modele aktywnego wyglądu ponownie odwiedzane. Matthews i Simon Baker ", które wielu cytuje, więc przyjrzę się temu. – SimpleMan
Można również rzucić okiem na Deormable Model Library DeMoLib, http://staff.estem-uc.edu.au/roland/research/demolib-home/ dr Roland Goecke – dannyxyz22