Abstrakt. Vi demonstrerar en ny metod för att tolka bilder med hjälp av en Active Appearance Model (AAM). En AAM innehåller en statistisk modell av form och grå nivå utseende av objektet av intresse som kan generalisera till nästan alla giltiga exempel. Under en träningsfas lär vi oss sambandet mellan modellparameterförskjutningar och de kvarstående fel som uppstår mellan en träningsbild och ett syntetiserat modellexempel. För att matcha en bild mäter vi de aktuella resterna och använder modellen för att förutsäga förändringar i de nuvarande parametrarna, vilket leder till en bättre t. En bra total matchning erhålls i några iterationer, även från dåliga startberäkningar. Vi beskriver tekniken i detalj och ger resultat av kvantitativa prestandatester. Vi räknar med att AAM-algoritmen kommer att vara en viktig metod för att lokalisera deformerbara objekt i många tillämpningar.
Aktiva utseende modeller (AAM) REF kombinerar både form och textur modeller för att representera objektet, vilket ger överlägsen resultat till ASM.
Active Appearance Models
{'venue': 'ECCV (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}