应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法

宋怀波，史建强，2

(1.西北农林科技大学机械与电子工程学院，陕西杨凌712100;2.西安交通大学机械工程学院，西安710049)

人脸姿态识别通过确定二维图像中的人脸在三维空间中的姿态，近似地计算人脸对应于三维空间坐标轴的偏转角度［1］。人脸姿态识别是多姿态人脸识别的关键步骤，只有确定了人脸姿态信息，才能实现对人脸姿态的正确识别。人脸姿态识别在人机交互［2］、智能监控［3］、虚拟现实［4］和司机疲劳检测系统［5］等方面有着广泛的应用。

人脸姿态识别的方法大致分为基于模型的方法和基于人脸特征的方法两类［6］。基于模型的方法［7－8］通过建立人脸与几何模型的对应关系，提取人脸的某些特征，利用已知几何模型实现人脸姿态的识别。这种方法的准确率和效率较高，但由于姿态的多样性，二维与三维特征点之间的几何对应关系建立比较困难;基于人脸特征的方法［9－10］假设人脸姿态和人脸图像的某些特征间存在某种对应关系，通过建立人脸姿态与这些特征的对应关系进行人脸姿态的识别。为确定这些关系，需要对大量不同姿态的人脸图像通过统计方法建立特定的对应关系。这种算法简单，由于以整个人脸图像作为研究对象，对人脸图像的考虑更细致，对表情、光照等条件的影响鲁棒性更强，但由于需要建立大量训练样本，其计算量一般较大。

本文提出了一种基于PCA算法的人脸姿态识别方法，即利用大量的图像样本得到人脸姿态和人脸图像在特征空间投影之间特定的对应关系。……