程序基于opencv实现，适用于AAM等算法的前期标记工作，标记结果输出为asf文件。

提供了基于主动外观模型（AAM）的Python实现方法，对人脸图像进行特征提取，得到AAM特征

基于主动形状模型ＡＳＭ和主动表面模型ＡＡＭ提出了一种融合改进的ＡＳＭ和ＡＡＭ的人脸形状特征点定位算法利用ＡＳＭ定位外轮廓的形状特征点ＡＡＭ定位内部形状特征点采用对部分关键特征点使用二维梯度的方法以提高特征点搜索的准确性利用眼鼻和嘴这些关键特征点的定位信息初始化人脸的平均形状以改善初始位置不当造成的搜索失败建立多尺度的ＡＳＭ以提高收敛速度实验结果表明本文方法比传统的ＡＳＭＡＡＭ方法以及已有的改进算法ＩＡＳＭ和ＰＡＡＭ定位更精确

这是用c++编程完成的AAM算法代码，大家可以学习一下。

这是一个关于AAM算法的经典论文，发表于1998年。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。