Vi presenterar en effektiv och robust modell matchningsmetod som använder en gemensam form och struktur utseende modell för att generera en uppsättning region mall detektorer. Modellen är monterad på en osynlig bild på ett iterativt sätt genom att generera mallar med hjälp av den gemensamma modellen och aktuella parameteruppskattningar, korrelera mallarna med målbilden för att generera responsbilder och optimera formparametrarna för att maximera summan av svaren. Utseendemodellen liknar den som används i AAM [1]. I vårt tillvägagångssätt används dock utseendemodellen för att generera troliga funktionsmallar, istället för att försöka approxima bildpixlar direkt. Vi visar att när den appliceras på mänskliga ansikten, är vår Constomed Local Model (CLM) algoritm mer robust och mer exakt än den ursprungliga AAM sökmetoden, som bygger på att bilden rekonstruktion fel att uppdatera modellparametrarna. Vi visar förbättrad lokaliseringsnoggrannhet på två allmänt tillgängliga ansiktsdataset och förbättrad spårning på en utmanande uppsättning i-bil ansiktssekvenser.
Nyligen föreslog Cristinacce och Cootes den begränsade lokala modellen (CLM) metod, som liknar en AAM men använder en uppsättning lokala funktionsmallar i stället för att modellera utseendet på hela ansiktet REF.
Feature detection and tracking with constrained local models
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}