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我正在使用 OpenCV 实现主动 ASM/AAM，以便使用 OpenCV 分割人脸图像（进一步用于人脸识别）。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，并且当它收敛时，一些边界没有被捕获，我认为这是一个问题局部结构的建模 - 即梯度轮廓匹配。

现在我有点不确定下一步该做什么。与 AAM 相比，ASM 是一种更简单且计算量更少的算法。我应该继续改进 ASM（例如使用 2D 轮廓而不是 1D 轮廓，或者为不同类型的标记使用不同的轮廓结构）还是直接使用 AAM？

编辑：另外，您可以推荐哪些论文来改进 T.Cootes 的原始作品？我知道其中有很多，但也许今天有一些技术被认为是规范的？

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您可以在 Packt Publishing 2012 出版的“通过实用计算机视觉项目掌握 OpenCV”一书中找到说明并通过 2D 配置文件实现 AAM。这本书中描述的许多项目都是开源的，可以在此处下载：GitHub。它们比 T.Cootes 实现更先进。

我可以说 AAM（作为现有的实现，您也可以查看vosm）只有在同一个人身上训练它（非常好的结果，例如对于 FRANCK（Talking Face Video）序列），才有很好的收敛性（比 ASM 更好）。案例 ASM 效果更好。

于 2013-07-31T16:29:23.930 回答