非线性联合学习的三维人脸表情合成方法

摘要

针对人脸表情数据的非线性分布特性,提出一种基于非线性联合学习的三维人脸表情合成方法.首先提出非线性联合学习理论,通过无监督回归将具有相同属性的三维人脸映射到相同的低维表达;其次,基于三维人脸的低维表达对低维表达进行重建操作,为给定的三维人脸合成表情,或基于样例表情进行表情的莺定向.另外,非线性联合学习方法还能有效地处理带噪声及不完整的人脸数据,获得完整的表情人脸.实验结果表明,文中方法的表情重定向合成结果及合成效率优于已有方法.