人脸姿态表情的低维表示

人脸姿态表情变化是影响人脸识别的重要因素,传统方法主要从像素角度对人脸姿态表情进行分析。根据姿态表情的拓扑结构分析人脸姿态表情,应用非线性降维方法将高维图像数据嵌入到低维空间。该算法表示了不同姿态表情的非线性结构,具有平移、旋转等不变特性。实验证明,该方法能有效地表征人脸姿态表情的细微变化,不同人脸姿态表情在低维空间的分布是一致的,通过其邻域脸谱图像可以精确重构原来的脸谱图像。

基于小波和流形学习的人脸姿态表情分析

针对人脸研究领域中高维数据产生的计算复杂度问题,提出基于小波分解的流形学习方法,对高维数据进行降维,从而达到降低计算复杂度的目的。该方法对人脸图像进行不同层次的小波分解保留低频分量后再分别应用局部线性嵌入(LLE)及局部保持投影(LPP)两种流形学习算法。实验在Frey和CMU PIE人脸库上进行,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量。结果表明,基于小波分解的流形学习算法对于降低计算复杂度和保持图像信息是有效的。