基于改进ASM模型的人体特征点定位和建模方法

针对传统的Procrustes归一化方法需要多次迭代且计算量大的缺陷,采用标记定位点的方法,以平均形状作为初始化规则模型,只经过一次平移旋转及缩放即可达到训练集对齐的效果;传统ASM算法计算时间较长且易使特征点因灰度模型相似而错误匹配,采用以特征点为中心,选取其周围的矩形区域灰度分布训练灰度模型,并选择24邻域点进行目标搜索。实验结果表明:改进的ASM方法进行人体特征点定位,减少了算法迭代次数,缩短了算法运行时间,提高了定位精度。