頭部姿態(tài)估計(jì)的監(jiān)督流形學(xué)習(xí)研究及其并行化擴(kuò)展.pdf

1、人臉識(shí)別一直以來都是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別研究中的熱點(diǎn)問題，對(duì)于具有不同頭部轉(zhuǎn)動(dòng)姿勢(shì)的人臉識(shí)別，估計(jì)人臉頭部姿態(tài)是必要前提，因而具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。流形學(xué)習(xí)是目前用于頭部姿態(tài)估計(jì)的主流方法，因?yàn)椴煌^部姿態(tài)的人臉圖像集很自然地看成一個(gè)具有頭部轉(zhuǎn)動(dòng)姿勢(shì)流形的高維空間，因此我們研究提出了兩種監(jiān)督流形學(xué)習(xí)方法進(jìn)行魯棒的與身份無關(guān)的頭部姿態(tài)估計(jì)問題，本論文的研究工作包括:
　　提出局部保持監(jiān)督流形學(xué)習(xí)方法，首先將LLE與LE方法進(jìn)

2、行集成提出LapLLE方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)的多圖模型，使用基于類別標(biāo)簽的監(jiān)督項(xiàng)，來獲得最優(yōu)的保持?jǐn)?shù)據(jù)集局部幾何結(jié)構(gòu)的低維流形嵌入，然后提出保持拉普拉斯正則化，將低維流形嵌入用于提出的正則化最小二乘中，獲得直接的顯式映射，從而解決了流形學(xué)習(xí)方法無法快速獲得直接顯式的映射問題，有效地解決樣本外擴(kuò)展，并且基于FacePix數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的方法顯著地改進(jìn)了頭部姿態(tài)估計(jì)的性能。
　　提出局部判別監(jiān)督流形學(xué)習(xí)，它充分探索了數(shù)據(jù)的判別信息和同

3、時(shí)的保持流形幾何結(jié)構(gòu)，將基于拉普拉斯判別流行結(jié)構(gòu)項(xiàng)加入到LapLLE中來獲得判別流形嵌入，然后基于判別流形結(jié)構(gòu)提出判別拉普拉斯正則化用于獲得判別的直接顯式映射，從而有效地處理樣本外學(xué)習(xí)問題，流形可視化驗(yàn)證了提出的方法的假設(shè)，并且實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的算法在頭部姿態(tài)估計(jì)問題的有效性和性能。
　　提出了監(jiān)督流形學(xué)習(xí)框架，將提出的流形學(xué)習(xí)方法分為兩步，第一步使用非線性流形學(xué)習(xí)方法，來獲得低維的嵌入結(jié)果，第二步使用提出的正則化方法來學(xué)習(xí)從高維數(shù)