【摘 要】
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本文提出了一种能够较好地提取视频中多姿态人脸特征并进行识别的模型。该模型主要借助嵌入式隐式马尔科夫链和Gabor小波变换来建立人脸的观察序列。由于单个HMM能够对于固定的姿势进行特征分段，因此，本文采用多个HMM对个体进行多姿态特征提取。该模型经过Sheffield人脸数据库检验，实验表明该方法是有效的。同时通过与现有的DCT+HMM以及DWT+HMM的方法在Sheffield上的比较实验证明，该
【机 构】
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北京航空航天大学计算机学院, 北京 100191 中国民用航空局民用航空医学中心,北京 10000
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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本文提出了一种能够较好地提取视频中多姿态人脸特征并进行识别的模型。该模型主要借助嵌入式隐式马尔科夫链和Gabor小波变换来建立人脸的观察序列。由于单个HMM能够对于固定的姿势进行特征分段，因此，本文采用多个HMM对个体进行多姿态特征提取。该模型经过Sheffield人脸数据库检验，实验表明该方法是有效的。同时通过与现有的DCT+HMM以及DWT+HMM的方法在Sheffield上的比较实验证明，该模型能够在人脸可变姿态下鲁棒地提取面部特征，因此在视频中与姿态无关的人脸识别方面可以达到较好的效果。
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