人脸对齐--Boosted Regression Active Shape Models
人脸对齐--Boosted Regression Active Shape Models
Boosted Regression Active Shape Models British Machine Vision Conference 2007
1 Introduction 这里我们描述一种方法：对一类物体进行建模，然后用该模型对新图像中同一类新物体进行模型拟合。本文讨论的物体就是人脸，当前这个方法可以用于任意类的物体，主要该类不同物体之间存在对应的特征，例如大部分医学图像和人造物体。
这个基于模型的计算机视觉方法需要一组标定的训练图像，不同图像之间有对应特征，如下图所示。有许多不同类别的模型，其中大部分模型都是解析标定区域附近或里面的 appearance variation，也解析不同样本的特征位置的形状变化 shape variation
本文使用 Active Shape Model (ASM) framework， ASM 模型用一个统计形状模型对 训练数据中的 shape variation 进行建模，每个局部特征使用一个独立的模型。 在 run-time 时 每个局部模型会迭代更新，形状模型的拟合用于去除 false positive matches。
原始的 ASM [3]文献使用 文献【15】的 local eigen patches 来建模每个特征。本文使用 GentleBoost [9] 训练的 non-linear boosted features。 我们尝试使用 boosted features 来检测局部特征，也用 boosted regression 来预测局部特征点，这样就不需要使用滑动窗口方法。boosted regression 的效果很好
2 Background Active shape models 是一个什么样的方法了？ 对一组标记的训练样本中的同类物体的 shape variation 进行建模。 形状模拟可以被拟合为一组特征检测用于去除 outliers。当然也有很多其他的形状约束方法，如 文献【7】Pictorial Structure Matching method 中的 tree structure 或文献【4】中的 softer shape model constraint。这里我们使用简单的 ASM 算法来 进行 局部特征回归和检测模型的 性能对比。
用于 ASM 的特征检测方法有很多选择，例如 normalised correlation patches【4】， Local Binary Patterns [1], mutual information [5], Boosted Haar Wavelets [17] and K-Nearest NeighbourClassifiers[16]。 原始的 ASM文献使用 local eigen models，这里我们使用 GentleBoost 训练的 discriminative haar wavelets，这种方法在人脸检测中效果很好。
基于局部搜索的特征检测还有一类方法就是 regression techniques。例如文献【2】中的 Active Appearance Model AAM algorithm， AAM 对整个物体进行建模，我们提出的方法对局部特征进行建模。
使用回归方法进行特征提取的文献有【19】，【18】，【11】 ，【14】. 我们的方法特色就是使用 GentleBoost 作为回归函数来预测每个特征当前的偏移量
3 Methodology 3.1 Active Shape Model Active Shape Model (ASM) 是什么方法了？一个拟合物体类的一组局部特征检测器，并嵌入整体形状信息的算法。如何对形状变形进行建模了？从一组标记的训练数据中学习得到一个 linear shape model
这里有个 mean shape，每个独立的样本会和 mean shape 有一定差异，这个差异就是 shape deformation，将这个差异用一组正交基的线性组合来表示
基于一个假设：大部分特征点的检测是正确的，少量的 outlier detections，我们基于这个形状模型拟合物体的特征点，去除这些 outlier 。
3.2 Boosted Feature Detection 任何特征检测器都可以用于 ASM 框架中。这里我们选择 boosted feature detectors，我们的训练算法是 GentleBoost
GentleBoost 分类器训练流程如上所示。算法的目标是学习一个 discrimination function 区分 正负样本。正样本是特征点位于中心的图像块，负样本是特征点偏离中心的图像块，示例图如下所示
每个正样本标记为 +1，负样本标记为 -1，为了使用了GentleBoost 进行训练，我们需要选择一组函数 f(x) ，其输入是图像块，基于一组训练的权重参数 w 预测样本的类别。 本文中的 f(x) 选择 a binned histogram of responses from a haar wavelet。 这个训练算法的计算量很大， as the weak classifier functions f(x) have to be retrained at every iteration with new weights w
当然还有一些参数设置问题，这个算法得到的效果有时的比较好的。
3.3 Boosted Feature Regression 在上面的基于特征检测的方式中，模型的训练存在一个问题就是正负样本之间没有很明确的界限。上面我们采取的是一个保守的方法， only treat image patches centre on the true feature as positive examples，偏移超过5个像素可以看作负样本，那么偏移相差 1 个像素和 3 个像素的就不好界定了。
中间偏移可以不做处理，模型工作的也挺好，但是这么做有点武断了，会丢弃可能有用的信息，如每个图像块和真值的距离。一种利用这个信息的方法就是回归，真值特征位置的偏移量与 特征点局部区域的 textural appearance 存在一定的 关系，回归方法就是学习这个关系的。
3.4 Summary of Method
基于回归的方法要比基于分类的方法效果好
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