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Modelo de apariencia activa

Un modelo de apariencia activa ( AAM , por sus siglas en inglés) es un algoritmo de visión artificial que compara un modelo estadístico de la forma y apariencia de un objeto con...

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Un modelo de apariencia activa ( AAM , por sus siglas en inglés) es un algoritmo de visión artificial que compara un modelo estadístico de la forma y apariencia de un objeto con una nueva imagen. Estos modelos se construyen durante una fase de entrenamiento. Se proporciona al supervisor del entrenamiento un conjunto de imágenes, junto con las coordenadas de los puntos de referencia que aparecen en todas ellas.

El modelo fue presentado por primera vez por Edwards, Cootes y Taylor en el contexto del análisis facial en la 3.ª Conferencia Internacional sobre Reconocimiento Facial y de Gestos, 1998. [ 1 ] Cootes, Edwards y Taylor describieron además el enfoque como un método general en visión por computadora en la Conferencia Europea sobre Visión por Computadora del mismo año. [ 2 ] [ 3 ] El enfoque se utiliza ampliamente para la comparación y el seguimiento de rostros y para la interpretación de imágenes médicas .

El algoritmo utiliza la diferencia entre la estimación actual de la apariencia y la imagen objetivo para impulsar un proceso de optimización . Aprovechando las técnicas de mínimos cuadrados , puede realizar comparaciones con nuevas imágenes con gran rapidez.

Está relacionado con el modelo de forma activa (ASM). Una desventaja del ASM es que solo utiliza restricciones de forma (junto con cierta información sobre la estructura de la imagen cerca de los puntos de referencia ) y no aprovecha toda la información disponible: la textura del objeto objetivo. Esto se puede modelar utilizando un AAM.

Referencias

  1. ↑ Edwards, GJ; Taylor, CJ; Cootes, TF (1998). "Interpretación de imágenes faciales mediante modelos de apariencia activa". Actas de la Tercera Conferencia Internacional IEEE sobre Reconocimiento Automático de Rostros y Gestos . pág.  300. CiteSeerX 10.1.1.33.1784 . doi : 10.1109/AFGR.1998.670965 . ISBN  978-0-8186-8344-2. S2CID 11269423 . 
  2. ↑ Cootes, TF; Edwards, GJ; Taylor, CJ (1998). "Modelos de apariencia activa". Visión por computadora — ECCV'98 . Notas de clase en ciencias de la computación. Vol. 1407. pág. 484. CiteSeerX 10.1.1.374.7954 . doi : 10.1007/BFb0054760 . ISBN    978-3-540-64613-6. S2CID 2230657 . 
  3. ↑ Cootes, TF; Edwards, GJ; Taylor, CJ (2001). "Modelos de apariencia activa". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 23 (6): 681. CiteSeerX 10.1.1.128.4967 . doi : 10.1109/34.927467 . 

Algunas lecturas

  • TF Cootes, CJ Taylor, DH Cooper y J. Graham. Entrenamiento de modelos de forma a partir de conjuntos de ejemplos . En Actas de BMVC'92, páginas 266–275, 1992.
  • SC Mitchell, JG Bosch, BPF Lelieveldt, RJ van der Geest, JHC Reiber y M. Sonka. Modelos de apariencia activa 3D: Segmentación de imágenes de resonancia magnética cardíaca y ultrasonido . IEEE Trans. Med. Imaging, 21(9):1167–1178, 2002
  • TF Cootes, GJ Edwards y CJ Taylor. Modelos de apariencia activa. ECCV, 2:484–498, 1998 [pdf ]
  • Herramientas gratuitas de código AAM del profesor Tim Cootes para experimentar con AAM de la Universidad de Manchester (solo para uso en investigación).
  • El profesor Tim Cootes, cocreador de la página AAM de la Universidad de Manchester.
  • Página principal de IMM AAM Code del Dr. Mikkel B. Stegmann sobre AAM-API, implementación de AAM en C++ (solo para uso no comercial).
  • Código Matlab AAM Implementación de código abierto en Matlab del algoritmo AAM original.
  • AAMtools: Una caja de herramientas para el modelado de apariencia activa en Matlab, por el Dr. George Papandreou.
  • Caja de herramientas DeMoLib AAM en C++ por el Dr. Jason Saragih y el Dr. Roland Goecke.