Active shape model
http://dbpedia.org/resource/Active_shape_model an entity of type: Person
Modelos de Forma Activa (Active Shape Models) son modelos paramétricos deformables donde un modelo estadístico de la variación global de la forma del objeto es generado a partir de un conjunto de entrenamiento consistente en imágenes anotadas. Dicho modelo, conocido como Modelo de Distribución de Puntos (MDP), es utilizado posteriormente para ajustar una plantilla a instancias del objeto no presentes en el conjunto de entrenamiento. La forma del objeto es representada como un conjunto de puntos (controlado por el modelo de la forma). Fue presentado por Tim Cootes y Chris Taylor en 1995.
rdf:langString
능동적 형태 모델(Active Shape Model, ASM)은 점 분포 모델을 사용하여 형태를 표현한 후 입력 영상에서 특정 물체(예: 얼굴, 손)을 가장 잘 표현하는 점 분포 모델의 파라미터를 찾는 기술이다.
rdf:langString
نموذج الشكل المتغير باللغة الإنجليزية Active Shape Model عبارة عن طريقة خوارزمية تستخدم نموذج احصائي لصورة شيء ما في عدة صور (مثلا لصور وجوه اناس مختلفة أو صور لشخص ما في اوضع مختلفة)، بعد ذلك يستخدم هذا النموذج الإحصائي للشي الذي بالصورة لتوليد المزيد من الصور الشبيهة للصور الاصلية. هذه العملية تفيد في استخدام هذا النموذج لمطابقة صور جديدة حيث يولد النموذج مستخدما البيانات من الصور القديمة, والتي تكون معلمة يدويا وتستقي منها الخوازمية المعلومات الأساسية حيث يتم جمع معلومات عن كل نقطة معلمة ومواضعها المختلفة. بعد أن يتم مطابقة الصور الجديدة للنموذج (عن طريق تغيير المدخلات علي النموذج) بعدها يمكن ان نستنبط معلومات عن الصورة الجديدة (مثلا في حالة الوجه, هل هو مبتسم ينظر لليمين أو للشمال), حيث يمكن تحليل النموذج لمعرفة الاقتران بين المدخلات والشكل في الصورة.
rdf:langString
Active shape models (ASMs) are statistical models of the shape of objects which iteratively deform to fit to an example of the object in a new image, developed by Tim Cootes and Chris Taylor in 1995. The shapes are constrained by the PDM (point distribution model) Statistical Shape Model to vary only in ways seen in a training set of labelled examples. The shape of an object is represented by a set of points (controlled by the shape model). The ASM algorithm aims to match the model to a new image. The ASM works by alternating the following steps:
rdf:langString
Active Shape Models (ASM) sind eine von Cootes und Taylor entwickelte Methode der Bildverarbeitung. Sie sind eine Erweiterung zu den Snakes von Kass, Witkin und Terzopoulos, weshalb sie auch als "Smart Snakes" bezeichnet werden. ASM repräsentieren ein Modell als eine Menge von miteinander verbundenen Punkten. Diese Punkte beschreiben zum Beispiel den Umriss eines bestimmten Objekts. Aus Trainingsbildern wird ein Durchschnitt der Objektumrisse bzw. Shapes generiert. Auch lässt sich aus den Trainingsbildern ableiten, in welcher Weise sich die Shapes verändern dürfen.
rdf:langString
Активные модели формы (англ. Active shape models, ASMs) — это статистические модели формы объектов, которые могут многократно деформироваться, для подгонки к объекту, присутствующему на новом изображении. Эти модели были разработаны Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1995 году . Формы ограничены статистической формы модели, чтобы модель могла меняться только в пределах размеченных примеров из обучающей выборки. Форму объекта представляет множество точек, контролируемое формой модели. Цель алгоритма ASMs — сопоставить модель с новым изображением. Алгоритм состоит из двух чередуемых действий:
rdf:langString
rdf:langString
نموذج الشكل المتغير
rdf:langString
Active Shape Model
rdf:langString
Active shape model
rdf:langString
Modelo de forma activo
rdf:langString
능동적 형태 모델
rdf:langString
Активная модель формы
xsd:integer
2288302
xsd:integer
1046336167
rdf:langString
نموذج الشكل المتغير باللغة الإنجليزية Active Shape Model عبارة عن طريقة خوارزمية تستخدم نموذج احصائي لصورة شيء ما في عدة صور (مثلا لصور وجوه اناس مختلفة أو صور لشخص ما في اوضع مختلفة)، بعد ذلك يستخدم هذا النموذج الإحصائي للشي الذي بالصورة لتوليد المزيد من الصور الشبيهة للصور الاصلية. هذه العملية تفيد في استخدام هذا النموذج لمطابقة صور جديدة حيث يولد النموذج مستخدما البيانات من الصور القديمة, والتي تكون معلمة يدويا وتستقي منها الخوازمية المعلومات الأساسية حيث يتم جمع معلومات عن كل نقطة معلمة ومواضعها المختلفة. بعد أن يتم مطابقة الصور الجديدة للنموذج (عن طريق تغيير المدخلات علي النموذج) بعدها يمكن ان نستنبط معلومات عن الصورة الجديدة (مثلا في حالة الوجه, هل هو مبتسم ينظر لليمين أو للشمال), حيث يمكن تحليل النموذج لمعرفة الاقتران بين المدخلات والشكل في الصورة. تم تطوير هذه الطريقة من قبل تيم كوتيس وكريس تايلور من جامعة مانشستر ببريطانيا سنة 1995, هذا وتستخدم هذه الطريقة في تحليل الصور الطبية والوجوه والقطع الميكانيكية. أيضا هذه الطريقة مرتبطة بشكل وثيق بطريقة نموذج المظهر المتغير.
rdf:langString
Active Shape Models (ASM) sind eine von Cootes und Taylor entwickelte Methode der Bildverarbeitung. Sie sind eine Erweiterung zu den Snakes von Kass, Witkin und Terzopoulos, weshalb sie auch als "Smart Snakes" bezeichnet werden. ASM repräsentieren ein Modell als eine Menge von miteinander verbundenen Punkten. Diese Punkte beschreiben zum Beispiel den Umriss eines bestimmten Objekts. Aus Trainingsbildern wird ein Durchschnitt der Objektumrisse bzw. Shapes generiert. Auch lässt sich aus den Trainingsbildern ableiten, in welcher Weise sich die Shapes verändern dürfen. Hat man ein Modell erstellt und will damit ein bestimmtes Objekt in einem Bild suchen, wird erst der Durchschnitts-Shape auf das Bild gelegt. Dann werden die Punkte des Modells iterativ zu Kanten im Bild hingezogen. Die Methode wurde später zu "Active Appearance Models" (AAM) erweitert. AAM betrachten nicht nur die Umrisse eines Objekts, sondern auch die durchschnittliche Grauwertverteilung innerhalb der Objektgrenzen.
rdf:langString
Active shape models (ASMs) are statistical models of the shape of objects which iteratively deform to fit to an example of the object in a new image, developed by Tim Cootes and Chris Taylor in 1995. The shapes are constrained by the PDM (point distribution model) Statistical Shape Model to vary only in ways seen in a training set of labelled examples. The shape of an object is represented by a set of points (controlled by the shape model). The ASM algorithm aims to match the model to a new image. The ASM works by alternating the following steps:
* Generate a suggested shape by looking in the image around each point for a better position for the point. This is commonly done using what is called a "profile model", which looks for strong edges or uses the Mahalanobis distance to match a model template for the point.
* Conform the suggested shape to the point distribution model, commonly called a "shape model" in this context. The figure to the right shows an example. The technique has been widely used to analyse images of faces, mechanical assemblies and medical images (in 2D and 3D). It is closely related to the active appearance model. It is also known as a "Smart Snakes" method, since it is an analog to an active contour model which would respect explicit shape constraints.
rdf:langString
Modelos de Forma Activa (Active Shape Models) son modelos paramétricos deformables donde un modelo estadístico de la variación global de la forma del objeto es generado a partir de un conjunto de entrenamiento consistente en imágenes anotadas. Dicho modelo, conocido como Modelo de Distribución de Puntos (MDP), es utilizado posteriormente para ajustar una plantilla a instancias del objeto no presentes en el conjunto de entrenamiento. La forma del objeto es representada como un conjunto de puntos (controlado por el modelo de la forma). Fue presentado por Tim Cootes y Chris Taylor en 1995.
rdf:langString
능동적 형태 모델(Active Shape Model, ASM)은 점 분포 모델을 사용하여 형태를 표현한 후 입력 영상에서 특정 물체(예: 얼굴, 손)을 가장 잘 표현하는 점 분포 모델의 파라미터를 찾는 기술이다.
rdf:langString
Активные модели формы (англ. Active shape models, ASMs) — это статистические модели формы объектов, которые могут многократно деформироваться, для подгонки к объекту, присутствующему на новом изображении. Эти модели были разработаны Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1995 году . Формы ограничены статистической формы модели, чтобы модель могла меняться только в пределах размеченных примеров из обучающей выборки. Форму объекта представляет множество точек, контролируемое формой модели. Цель алгоритма ASMs — сопоставить модель с новым изображением. Алгоритм состоит из двух чередуемых действий:
* Поиск на изображении вокруг каждой точки лучшей позиции для данной точки
* Обновление параметров модели путём наилучшего соответствия с новыми найденными позициями Чтобы найти лучшую позицию для каждой точки можно искать четкие края, а можно совместить статистическую модель с тем, что ожидается для данной точки. Оригинальный метод предполагает использование расстояние Махаланобиса для вычисления лучшей позиции для каждого ориентира точки . Этот метод широко применяется для анализа изображений лиц, механических узлов и медицинских изображений (в 2D и 3D). Активная модель формы тесно связана с . Он также известен как метод «умные змеи» , так как это аналог , учитывающий явные ограничения формы.
xsd:nonNegativeInteger
2721
