基于因素分解模型的多姿态人脸图像合成

摘要

在多媒体人机交互中,人脸图像合成是非常重要的技术.传统的三维模型可以生成多姿态的人脸图像,但是其中的计算复杂度很高,而且往往需要大量的手工辅助.近年来出现的基于样本的方法能够合成很逼真的人脸图像,但是难以处理广视角的人脸图像.本文提出一种新颖的方法,将不同的人和不同的姿态看作影响人脸图像的两种变化因素,利用因素分解模型巧妙地进行多姿态人脸图像合成.本文还应用核函数方法将线性因素分解模型扩展到非线性情况,有效地解决了原模型在"转移"应用中的局部极小问题.从实验结果看,这里提出的方法可以仅利用一张训练集外的人脸图像合成出该人在不同视角下逼真的脸部图像.