Активная модель формы

Активные модели формы (англ. Active Shape Models, ASMs) — это статистические модели формы объектов, которые могут многократно деформироваться для подгонки к объекту, присутствующему на новом изображении. Эти модели были разработаны Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1995 году ^[1]. Формы ограничены моделью распределения точек^[англ.], которая представляет собой статистическую модель формы, чтобы модель могла изменяться только в пределах примеров, размеченных в обучающей выборке. Форма объекта представляется множеством опорных точек, контролируемых моделью формы. Цель алгоритма ASMs — сопоставить модель с новым изображением.

Алгоритм состоит из двух чередуемых действий:

• Поиск на изображении вокруг каждой точки лучшей позиции для данной точки.
• Обновление параметров модели путём наилучшего соответствия с новыми найденными позициями.

Для нахождения оптимальной позиции каждой точки можно использовать поиск четких краев или комбинировать статистическую модель с ожидаемыми характеристиками для данной точки. Оригинальный метод предполагает использование расстояние Махаланобиса для вычисления оптимальной позиции каждой опорной точки ^[1].

Этот метод широко применяется для анализа изображений лиц, механических компонентов и медицинских изображений (в 2D и 3D).

Активная модель формы тесно связана с активной моделью внешнего вида^[англ.]. Этот метод также известен как метод «умные змеи» , так как он является аналогом активной модели контура^[англ.], но учитывает явные ограничения формы.