不少人應該都知道ASM/AAM，該技術有著廣泛的應用，包括人臉識別、人臉表情識別等，把它應用在人臉識別、人臉表情識別的圖像預處理系統中，能夠一定程度的提高識別效率。當然這種預處理方法不局限于人臉預處理，任何具有一定形態的物體識別都可以使用這種方法，這得益于ASM/AAM的本質

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使用asm進行預處理的基本步驟：

1.fit 人臉的asm

2.擦除asm點集組成的凸多邊形之外的背景，這一步能消除背景的影響

3.根據得到的asm點集，調整人臉姿態，就是人臉的傾斜，這一步可以減小人臉傾斜的影響，可以拓展系統的使用環境

4.通用簡單技術，normalization，使圖像大小一致

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asm提取效果：

??????

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但最終是否能提高識別率，還要看具體的應用環境，因為asm預處理之后，減去了頭發等在某些環境下是有效的識別信息，這在一定程度上會減小各類的距離，降低識別率。但如果你的系統需要抗頭發等干擾，這種預處理方法還是不錯的

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一個asm很好的實現：

http://www.milbo.users.sonic.net/stasm/

關于ASM的一些知識，這個站點也有介鏈接

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用ASM进行人脸相关识别的预处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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