【摘 要】
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提出了一种基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫模型的视频人脸识别方法。在训练过程中,采用拉普拉斯脸方法将每一视频序列中的人脸图像映射到拉普拉斯空间,将降维后的特征作为观测值
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,国家信息化专家咨询委员会,上海交通大学空天科学技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60375008);国家科技攻关计划世博科技专项基金资助项目(2004BA908B07);高校博士点基金资助项目(20020248029);上海市世博科技专项基金资助项目(04DZ05807)
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提出了一种基于拉普拉斯脸和隐马尔可夫模型的视频人脸识别方法。在训练过程中,采用拉普拉斯脸方法将每一视频序列中的人脸图像映射到拉普拉斯空间,将降维后的特征作为观测值,通过隐马尔可夫模型得到每一训练视频的统计特性和时间动态特性。在识别过程中,用每一个训练视频的隐马尔可夫模型来分析测试视频的时间动态特性,计算出每一训练模型产生该序列的概率,概率最大值所对应的模型就是待识别序列所属的类别。实验结果表明,该方法能够很好地进行视频人脸识别。
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