AAM(active appearance model)은 얼굴 및 얼굴 특징의 위치 파악에 성공적으로 적용되어 왔다. 그러나 그 성능은 초기 파라미터 값에 민감하다. 본 논문에서는 견고한 얼굴 정렬을 위한 2단계 AAM을 제안하며, 먼저 얼굴의 내부 얼굴-AAM 모델을 얼굴의 내부 얼굴 특징 점들에 적합시킨 다음, 전체 얼굴-AAM 모델의 파라미터를 최적화하여 전체 얼굴 및 얼굴 특징을 국소화한다. 실험 결과, 2단계 AAM을 사용하는 제안된 얼굴 정렬 방법은 표준 AAM 기반 얼굴 정렬 방법에 비해 배경 및 머리 자세(head pose)에 대해 더 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.

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