监督下降法（SDM）

Question

有人可以简要解释一下特征提取的SDM（监督下降法）是如何工作的吗？ 我在互联网上搜索了很多，但无法找到我想要的东西。

仅用于视频中的特征提取，还是可以在视频和图像中使用？

如果有人可以解释，那将会有很大的帮助。

Answer 1

SDM是一种对齐图像形状的方法。它在过程中使用特征提取器（SIFT和HoG），但不是特征提取器。 类似的方法是ASM，AAM或CLM，但SDM具有更好的性能和准确性。

在SDM的情况下，在训练过程中，系统从初始形状配置（不同于数据库中的形状）到数据库集学习一些下降矢量。这些矢量无法在您想要适合的图像中使用面部形状拟合新的初始配置。

此链接可以帮助您了解有关它的更多信息：http://arxiv.org/pdf/1405.0601v1.pdf

关于代码，IntraFace的主页面中有一些演示示例，但如果您正在寻找代码，我认为您无法找到它。

Answer 2

你可以使用vl_sift开始它的工作，然后比原始描述符更精确，但它不像实时实现的描述符那么快。 关于它们的实现，目前尚未发布任何代码。他们正在使用一些非常快速的直方图计算的专业版本。