Los modelos de forma activa (ASM ) son modelos estadísticos de la forma de los objetos que se pueden deformar repetidamente para adaptarse al objeto presente en la nueva imagen. Estos modelos fueron desarrollados por Tim Kutes y Chris Taylor en 1995 [1] . Las formas están restringidas por el modelo de distribución de puntos de la modelo, de modo que el modelo solo puede cambiar dentro de los ejemplos etiquetados del conjunto de entrenamiento. La forma del objeto está representada por un conjunto de puntos controlados por la forma del modelo. El objetivo del algoritmo ASM es hacer coincidir el modelo con la nueva imagen. El algoritmo consta de dos acciones alternas:
Para encontrar la mejor posición para cada punto, puede buscar bordes afilados o puede hacer coincidir el modelo estadístico con lo que se espera para un punto determinado. El método original consiste en utilizar la distancia de Mahalanobis para calcular la mejor posición para cada punto de referencia [1] .
Este método es muy utilizado para el análisis de imágenes faciales, montajes mecánicos e imágenes médicas (en 2D y 3D).
El modelo de forma activa está estrechamente relacionado con el aparienciaTambién se conoce como el método de la "serpiente inteligente" [1] , ya que es análogo al modelo de contorno activo , teniendo en cuenta las restricciones de forma explícitas.