复杂光照下的人脸姿态估计

摘要 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．