教学案例3：线特征表示
一、实验目的与任务
主动形状模型（ASM）是线特征表示的经典方法，本实验旨在让学生掌握主动形状模
型（ASM）的基本原理与实现方法，通过实际操作了解ASM在物体形状识别（如人脸）
与目标检测中的应用。
二、实验内容、要求及安排
实验内容：使用Matlab语言及相关图像处理库实现ASM模型，以人脸识别为任务，
理解ASM模型的基本概念和理论，包括点分布模型（PDM）的构建、形状向量的归一化
和PCA特征提取。实验中应通过实际图像数据，进行特征点标注、模型训练和对象识别实
验，分析实验结果。
实验要求：本课程实验要求学生使用Matlab（优先）或python语言编程。独立完成主
动轮廓模型的设计与程序实现。实验报告应包含数学原理描述、算法描述、实现过程、实
验结果展示及分析。要求学生依据课堂讲授的相关知识，以人脸检测和定位为任务，经过
分析、设计、编码与调试，独立完成题目的算法设计与程序的实现，并最终提交调试成功
的源程序代码和实验报告。
实验安排：本实验属于开放性实验，要求学生独立完成。提交材料包括源程序代码和
实验报告
三、任务实现及相关素材
（一）任务简介：人脸识别任务旨在利用主动形状模型(ActiveShapeModel)技术，
通过分析人脸图像的形状特征，实现对人脸的自动检测和定位。该任务主要包含模型训练
和模型搜索两个阶段：
1.在模型训练阶段，首先对大量人脸图像进行特征点标注，并利用ASM模型学习人
脸的形状模型，提取人脸的主要形状特征；
2.在模型搜索阶段，将训练好的ASM模型应用于新的人脸图像，通过搜索匹配得到
人脸的位置和姿态信息，从而实现人脸的自动检测和定位。人脸识别在医疗图像、安防监
控、身份认证等场景中被广泛应用。
（二）数据集简介：
LFW(LabeledFaceintheWild)是目前人脸识别的常用测试集。由美国马萨诸塞州立大
学阿默斯特分校计算机视觉实验室整理完成。其提供的人脸图片均来源于生活中的自然场
景，因此识别难度会增大，尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即
使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现，对这些多人脸图像
仅选择中心坐标的人脸作为目标，其他区域的视为背景干扰。LFW数据集共有13233张人
脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图
片的尺寸为250x250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图像。由于数据集过
大，建议自行到指定链接下载进行验证使用。
（三）模型简介：
近年来，基于统计模型的人脸特征提取方法得到广泛应用。这类方法中典型的主要是
主动形状模型ASM。ASM是T.F.Cootes等人1995年提出来的，最初该模型被用来处理医
学图像，后逐步在人脸识别中得到广泛应用。
ASM是一种基于统计参数化的特征提取算法。该算法的本质思想是:先选取一组已标
定的训练样本,用其中一些关键的特征点来描述形状,然后依据形状信息建立统计形状模型
和局部纹理轮廓模型,最后按照统计模板的拟合算法，寻找使得当前马氏距离最小的点即为
最佳匹配特征点。该算法能在一定范围内任意改变形状参数的大小,可适应不同目标形状下
目标轮廓的不确定性的特征,而且它还能将形状的可变性限制在一个较小范围内,从而保证
了目标形状等改变时不会因各种影响因素的改变而改变,也可以有效地防止模型的过拟合
现象。ASM算法主要分以下两个步骤:统计模型建立和模型搜索与匹配。
（四）环境说明：
算法实验平台为MATLAB，编程语言为Matlab。
MATLAB（MatrixLaboratory，矩阵实验室）是由美国TheMathWorks公司出品的商业
数学软件。MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技
术计算语言和交互式环境。除矩阵运算、绘制函数/数据图像等常用功能外，MATLAB还
可用来创建用户界面，以及调用其它语言（包括C、C++、Java、Python、FORTRAN）编
写的程序。
MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱，它也适合不同领