ASM（Active Shape Model）：分为训练和搜索两步。训练时，建立各个特征点的位置约束，构建各个特定点的局部特征。搜索时，迭代的匹配。
第一步：训练：
首先，构建形状模型：
搜集n个训练样本（n=400）；
手动标记脸部特征点；
将训练集中特征点的坐标串成特征向量；
对形状进行归一化和对齐（对齐采用Procrustes方法）；
对对齐后的形状特征做PCA处理。
接着，为每个特征点构建局部特征。目的是在每次迭代搜索过程中每个特征点可以寻找新的位置。局部特征一般用梯度特征，以防光照变化。有的方法沿着边缘的法线方向提取，有的方法在特征点附近的矩形区域提取。
第二步：搜索：
首先：计算眼睛（或者眼睛和嘴巴）的位置，做简单的尺度和旋转变化，对齐人脸；
接着：在对齐后的各个点附近搜索，匹配每个局部特征点（常采用马氏距离），得到初步形状；
再用平均人脸（形状模型）修正匹配结果；
迭代直到收敛。
另外，常采用多尺度的方法加速。搜索的过程最终收敛到高分辨率的原图
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