Активная модель формы

Активные модели формы (англ. Active shape models, ASMs) — это статистические модели формы объектов, которые могут многократно деформироваться, для подгонки к объекту, присутствующему на новом изображении. Эти модели были разработаны Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1995 году [1]. Формы ограничены моделью распределения точек[англ.] статистической формы модели, чтобы модель могла меняться только в пределах размеченных примеров из обучающей выборки. Форму объекта представляет множество точек, контролируемое формой модели. Цель алгоритма ASMs — сопоставить модель с новым изображением. Алгоритм состоит из двух чередуемых действий:

  • Поиск на изображении вокруг каждой точки лучшей позиции для данной точки
  • Обновление параметров модели путём наилучшего соответствия с новыми найденными позициями

Чтобы найти лучшую позицию для каждой точки можно искать четкие края, а можно совместить статистическую модель с тем, что ожидается для данной точки. Оригинальный метод предполагает использование расстояние Махаланобиса для вычисления лучшей позиции для каждого ориентира точки [1].

Этот метод широко применяется для анализа изображений лиц, механических узлов и медицинских изображений (в 2D и 3D).

Активная модель формы тесно связана с активной моделью внешнего вида[англ.]. Он также известен как метод «умные змеи» [1], так как это аналог активной модели контура[англ.], учитывающий явные ограничения формы.

Примечания

  1. ↑ 1 2 3 T.F. Cootes and C.J. Taylor and D.H. Cooper and J. Graham (1995). Active shape models - their training and application. Computer Vision and Image Understanding. No. 61. pp. 38--59. [1] (недоступная ссылка)