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A Robust Active Appearance Models Search Algorithm

机译：鲁棒的主动外观模型搜索算法

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With the aid of AAMs search algorithm, Active Appearance Models (AAMs) can represent non-rigid image objects with shape and texture variations well. However, the performance of the traditional AAMs search algo-rithm(TAAMS) is limited by its assumption that the error function is convex. Therefore, this paper proposes a robust AAMs search algorithm (RAAMS) which combines the multi-pose search (MS) for better pose matching and an estimation mechanism of parameter search direction (EPSD) for more accurate search direction. Moreover, a precaution mechanism of local minimum (PLM) is proposed to avoid the search trapped into the local minimum of the error function. Experimental results show that the proposed algorithm can significantly reduce 36.41% of shape error and 30.81% of texture error between the synthesized instance and target image.
机译：借助AAM搜索算法，主动外观模型（AAM）可以很好地表示具有形状和纹理变化的非刚性图像对象。然而，传统的AAM搜索算法（TAAMS）的性能受到其误差函数是凸的假设的限制。因此，本文提出了一种鲁棒的AAMs搜索算法（RAAMS），该算法结合了用于更好的姿态匹配的多姿势搜索（MS）和用于更精确的搜索方向的参数搜索方向（EPSD）的估计机制。此外，提出了局部最小值的预防机制（PLM），以避免搜索陷入误差函数的局部最小值中。实验结果表明，该算法可有效减少实例与目标图像之间形状误差和纹理误差的36.41％和30.81％。

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