主動形狀模型（ASM）是物體形狀的統計模型，它迭代變形以適應新圖像中物體的例子，由TimCootes和ChrisTaylor在1995年開發。這些形狀受到PDM（點分布模型）統計形狀模型的限制，只能以在標記的例子訓練集中看到的方式變化。一個物體的形狀由一組點（由形狀模型控制）表示。ASM算法的目的是將模型與新圖像相匹配。ASM的工作方式是交替進行以下步驟。通過在每個點周圍的圖像中尋找該點的最佳位置來生成一個建議的形狀。這通常是使用所謂的輪廓模型來完成的，它尋找強的邊緣或使用Mahalanobis距離來匹配點的模型模板。將建議的形狀與點的分布模型相一致，在這里通常稱為形狀模型。

該技術已被廣泛用于分析人臉、機械裝配和醫學圖像（二維和三維）的圖像。它與主動外觀模型密切相關。它也被稱為智能蛇方法，因為它類似于主動輪廓模型，會尊重明確的形狀約束。