Modello di aspetto attivo: Sbloccare la potenza dei modelli di aspetto attivo nella visione artificiale

Di Fouad Sabry

Che cos'è il modello di aspetto attivo

Un modello di aspetto attivo (AAM) è un algoritmo di visione artificiale per abbinare un modello statistico della forma e dell'aspetto di un oggetto a una nuova immagine. Vengono costruiti durante una fase di formazione. Al supervisore della formazione viene fornita una serie di immagini, insieme alle coordinate dei punti di riferimento che appaiono in tutte le immagini.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Modello di aspetto attivo

Capitolo 2: Registrazione delle immagini

Capitolo 3: Modello di forma attiva

Capitolo 4: Cattura del movimento facciale

Capitolo 5: Struttura dal movimento

Capitolo 6: Modello surrogato

Capitolo 7: Spostamento medio

Capitolo 8: Modello di distribuzione dei punti

Capitolo 9: Stima della posa del corpo articolato

Capitolo 10: Modello del sacco di parole nella visione artificiale

(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul modello di aspetto attivo.

(III) Esempi reali dell'utilizzo del modello di aspetto attivo in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di modello di aspetto attivo.

 

 

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 10 mag 2024

Anteprima del libro

Capitolo 1: Modello di aspetto attivo

Un AAM è un metodo di visione artificiale che confronta una nuova immagine con un modello statistico della forma e dell'aspetto di un oggetto. Crescono durante un periodo di pratica. Al supervisore della formazione viene fornita una raccolta di foto insieme alle coordinate GPS dei punti di riferimento mostrati in ciascuna delle immagini.

Alla Terza Conferenza Internazionale del 1998 sul Riconoscimento dei Volti e dei Gesti, Edwards, Cootes e Taylor presentarono l'approccio per la prima volta nel contesto dell'analisi dei volti. Questo metodo è comunemente usato per il riconoscimento facciale e il tracciamento, nonché nell'interpretazione delle immagini mediche.

L'algoritmo è ottimizzato in base alla dissomiglianza tra la stima dell'aspetto attuale e l'immagine desiderata. Si adatta rapidamente alle nuove foto utilizzando approcci ai minimi quadrati per la corrispondenza.

Ha connessioni con il modello di forme dinamiche (ASM). Uno svantaggio di ASM è che non utilizza tutte le informazioni disponibili, inclusa la trama dell'oggetto di destinazione, basandosi invece solo sulle restrizioni di forma (insieme ad alcune informazioni sulla struttura dell'immagine intorno ai punti di riferimento). Un AAM può essere utilizzato per modellare questo.

{Fine Capitolo 1}

Capitolo 2: Registrazione dell'immagine

Registrare un'immagine significa convertirla da molti sistemi di coordinate in uno solo. Immagini multiple, dati provenienti da vari sensori, tempi, profondità e prospettive sono tutte possibili forme di dati. applicazioni militari di riconoscimento autonomo di bersagli e di compilazione e analisi di dati da satellite. I dati di queste numerose metriche non possono essere confrontati o integrati senza prima registrarsi per un account.

Gli algoritmi per la registrazione delle immagini, noti anche come allineamento delle immagini, si dividono in due grandi categorie: basati sull'intensità e basati sulle caratteristiche.

È anche possibile classificare gli algoritmi di registrazione delle immagini in base ai modelli di trasformazione che impiegano per stabilire una corrispondenza tra gli spazi dell'immagine di destinazione e l'immagine di riferimento. Le trasformazioni lineari (tra cui rotazione, scalatura, traslazione e altre trasformazioni affini) sono la prima classe generale di modelli di trasformazione, seguita dai modelli fisici continui (fluidi viscosi) e, infine, dai modelli di deformazione massiva (diffeomorfismi).

La parametrizzazione è un modo frequente per esprimere le trasformazioni; Il numero di parametri è spesso impostato dal modello. Uno di questi parametri è un vettore di traslazione, che può essere utilizzato per definire la traduzione di un'intera immagine. I modelli parametrici sono quelli che hanno parametri. Al contrario, i modelli non parametrici non aderiscono ad alcuna parametrizzazione, consentendo lo spostamento casuale dei singoli elementi dell'immagine.

Diversi pacchetti software includono il supporto sia per la stima del campo di curvatura che per l'applicazione. È incluso in SPM e AIR.

D'altra parte, gli omeomorfismi e i diffeomorfismi, che preservano la struttura trasportando sottovarietà lisce, sono alla base di diversi approcci all'avanguardia alla normalizzazione spaziale. Poiché i diffeomorfismi non sono additivi anche se costituiscono un gruppo, ma piuttosto un gruppo secondo la legge di composizione della funzione, i flussi sono usati per costruire diffeomorfismi nella scienza all'avanguardia dell'anatomia computazionale. Di conseguenza, enormi deformazioni che preservano la topologia possono essere generate da flussi che generalizzano le idee di gruppi additivi, offrendo trasformazioni 1-1 e successive. Come strumento computazionale primario per stabilire connessioni tra sistemi di coordinate che corrispondono ai flussi geodetici utilizzati in Anatomia Computazionale, LDDMM sono i metodi computazionali di scelta per generare tali trasformazioni.

Diverse applicazioni, come MRI Studio, possono fornire cambiamenti diffeomorfi di coordinate