我正在使用OpenCV实现主动ASM / AAM，以使用OpenCV对面部图像进行分割（以进一步用于面部识别）。我已经完成了ASM的规范实现（根据T. Cootes论文），我得到的结果并不理想，它并不总是收敛，当它确实没有捕获到某些边界时，我认为这是一个问题。局部结构的建模 - 即梯度剖面匹配。
现在我有点不确定接下来该做什么。与AAM相比，ASM是一种更简单且计算量更小的算法。我是否应该继续改进ASM（例如使用2D轮廓而不是1D轮廓，或者对不同类型的lanmarks使用不同的轮廓结构）或者直接使用AAM？
编辑：此外，您可以推荐哪些文章可以改进T.Cootes的原创作品？我知道它们有这么多，但也许有些技术今天被认为是规范的？
答案 0 :(得分：6)
您可以在Packt Publishing 2012的“掌握OpenCV与实际计算机视觉项目”一书中找到澄清并实施AAM和2D概要。本书中描述的很多项目都是开源的，可以在这里下载：{{3 }}。它们比T.Cootes实现更先进。
我可以说，只有当你在同一个人身上训练时，AAM（你可以在GitHub处查看的现有实现）具有良好的收敛性（优于ASM）（非常好的结果，例如FRANCK（Talking）面部视频）序列）在其他情况下，ASM效果更好。