Active appearance model とは

アクティブアピアランスモデル(AAM)は、オブジェクトの形状と外観の統計的モデルを新しい画像に一致させるコンピュータビジョンアルゴリズムです。それらはトレーニング段階で構築されます。すべての画像に表示されるランドマークの座標とともに、一連の画像が訓練監督者に提供されます。
Cootes、Edwards、Taylorは、このアプローチをヨーロッパ会議でのコンピュータビジョンの一般的な方法としてさらに説明しています(Edwards、Cootes、Taylorによる顔分析の第3回国際会議)同じ年にコンピュータビジョンで。このアプローチは、顔のマッチングおよび追跡、および医用画像解釈のために広く使用されている。
このアルゴリズムは、現在の外観の推定値と目標画像との差を用いて最適化プロセスを駆動する。最小二乗法を利用することで、新しい画像に素早くマッチすることができます。
アクティブ形状モデル(ASM)に関連しています。 ASMの1つの欠点は、シェイプの制約(ランドマークの近くの画像構造に関するいくつかの情報とともに)のみを使用し、すべての利用可能な情報、つまり対象オブジェクトのテクスチャを利用しないことです。これは、AAMを使用してモデル化することができます。