活动形状模型训练中的加权对齐

摘要

活动形状模型是一种较为流行的用于目标对象定位的统计学形状模型.该模型使用标志点表示研究对象的形状.这些标志点可以分为三类:解剖学标志点、数学标志点和伪标志点,每一类标志点反映了物体形状的特定性质.本文在数据集的对齐过程中给予不同类别的标志点不同的权重,所获得的平均形状与传统对齐过程得到的平均形状有所不同,主要表现在位置变化上.标志点分类及加权可能对于人脸识别的五官定位有一定帮助,但这仍需要进一步的工作来证实.