人脸对齐ASM-AAM-CLM的一些总结

最新推荐文章于 2022-09-08 19:41:17 发布
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分类专栏： Matlab数字图像处理 文章标签： 数字图像处理
本文深入分析了ASM、CLM和AAM三种算法在人脸对齐与识别领域的应用，并通过比较它们的性能特点，如精度、速度和对光照与姿态变化的适应性，阐述了每种算法的优势与局限性。重点介绍了CLM如何综合了ASM和AAM的优点，从而在人脸特征定位和识别方面取得更好的表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

转自：http://blog.youkuaiyun.com/piaomiaoju/article/details/8918107


ASM算法相对容易，其中STASM是目前正面脸当中比较好的算法，原作者和CLM比较过。但是STASM速度较慢，大概10frame/s左右。ASM对齐在精度上不如AAM，AAM由于使用全局纹理信息，因此精度较高，但是遇到光照和多姿态时，对初始化Shape要求很高，不然容易陷入局部优化。CLM 分别继承了ASM和AAM的一些特征，效果得到了提升。对局部器官特征的概率假设和优化算法的选择，是CLM各种算法的本质区别。CLM比较好的论文和文献有：

automati feature localtion with constraint models  David Cristinacce, Tim Cootes

Face Alignment through Subspace ConstrainedMean-Shifts  这篇文章综述了ASM/CLM

CLM开源代码较少，但是有很好的从算法到工程实现的代码。

Constrained LocalModel (CLM) Implementation - Xiaoguang Yan

人脸对齐：基于深度学习的人脸对齐_（1）.人脸对齐概述
zhubeibei168的博客
02-20 736
通过本项目，我们实现了基于深度学习的人脸对齐算法，并在 300W 数据集上进行了训练和测试。我们使用了基于CNN的回归方法，并通过NME和Failure Rate评估了模型的性能。结果可视化部分展示了模型在不同测试图像上的对齐效果。通过这些步骤，我们可以更好地理解人脸对齐的整个流程，为进一步优化和扩展提供基础。
人脸对齐：基于深度学习的人脸对齐_（6）.经典人脸对齐算法
最新发布
zhubeibei168的博客
02-20 1002
经典的人脸对齐算法在深度学习兴起之前已经得到了广泛的研究和应用。这些算法通常基于手工特征和优化方法，尽管它们在某些场景中表现良好，但在复杂背景和高变异性的人脸数据上仍然存在一定的局限性。本节详细介绍了几种经典的人脸对齐算法，包括基于特征点检测的方法（如ASM和AAM）、基于回归的方法（如CLM和SDM）以及基于优化的方法（如PGD和NR-ICP）。每种方法都有其独特的优点和局限性。ASM和AAM通过建模形状和灰度特征的变异性，能够处理一定程度的非刚性变形，但计算复杂度较高。
人脸对齐 matlab,常用几种人脸对齐算法ASM/AAM/CLM/SDM
weixin_35973118的博客
03-19 1044
常用几种人脸对齐算法ASM/AAM/CLM/SDM常用几种人脸对齐算法ASM/AAM/CLM/SDM转载：http://blog.youkuaiyun.com/huneng1991/article/details/51901912 SDM原理转载：http://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/55271815 人脸对齐算法一、ASM算法ASM(Active S...
人脸Pose检测：ASM、AAM、CLM方法总结
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一不小心听懂了ASM、AAM、CLM算法，还是记录下来。 人脸的Pose检测需要一个 SolvePNP 的过程，对于固定三维点集模型，找出二维点集对应的位姿。此外，在track时使用点集寻找一个最优的位姿起始，应该给出一个好的起始点。
人脸对齐--Face Alignment by Explicit Shape Regression
AI小作坊 的博客
01-02 3184
Face Alignment by Explicit Shape Regression CVPR2012 https://github.com/soundsilence/FaceAlignment本文的三个亮点： a two-level boosted regression, effective shape-indexed features, and a fast correlation-bas
ASM解析与应用
qq_34368542的博客
09-08 1618
如何实现无状态转换：查找方法，替换方法，有状态转换：获取Map添加key集合呢？
机器学习实践系列之3 - 人脸对齐（上）
跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
02-16 5401
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【计算机视觉】人脸识别之人脸对齐（一）--定义及作用
ZhangPY的专栏
11-09 5832
原文： http://www.thinkface.cn/thread-4354-1-1.html http://www.thinkface.cn/thread-4488-1-1.html 人脸对齐任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。        这项技术的应用很广泛，比如自动人
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761527200_leili的博客
05-19 2061
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stasm 基于ASM算法的人脸特征点提取
05-16
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teaandnoodle的专栏
08-26 6729
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