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人脸姿态估计是人机交互和人脸识别领域的一项关键研究内容,为了提高复杂光照下姿态估计的正确率,提出一种基于层次支持向量机(SVM)的估计方法.首先通过读取三维人脸模型,添加多种光照,并进行不同角度的投影变换生成训练样本图像;然后对训练样本图像进行大小归一化,伽马矫正,高斯差分滤波等预处理并提取方向梯度直方图(HOG)特征;最后采用层次支持向量机训练人脸姿态分类器,并利用该分类器对一幅具有复杂光照的输入图像估计人脸姿态.在Color FERET数据库上的实验表明,该方法能较好的估计复杂光照下的人脸姿态.