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主动形体模型是在对象建模、形状识别、图像定位等领域中越来越重要的方法。图像的匹配过程中，如果目标图像不够清晰，则会产生畸变的匹配结果，但是该模型没有一个有效的对畸变图形进行检测和修正的策略。本文通过引入边界矩不变量，对模型的形体变化进行量化，并根据从训练集中获取的统计信息，对变形过程中的模型形体的变形进行检测和修正。实验表明，使用本文的方法，能够在很大程度上解决匹配过程中的畸变问题，并且相比传统主动形体模型，所消耗的时间增加很少，对算法的效率并不影响。