基于趋势一致高斯过程隐变量模型的面部运动信息提取方法

摘要

一种基于趋势一致高斯过程隐变量模型的面部运动信息提取方法，其中趋势一致高斯过程隐变量模型描述如下：(1)构造基于马尔可夫假设的求解低维隐变量序列高斯过程隐变量模型目标函数；(2)添加趋势一致限制条件构造趋势一致高斯过程隐变量模型目标函数。其中基于趋势一致的高斯过程隐变量模型的面部运动信息提取，具体方法描述如下：(1)采用主成分分析方法(PCA)得到用于趋势一致高斯过程隐变量模型目标函数的面部序列隐变量空间初始值；(2)采用尺度共轭梯度法(Scaled Conjugate Gradient)求解隐变量，得到对应面部运动序列的低维隐变量序列。该方法在提取与身份信息无关的运动信息同时，保留由于面部运动幅度不同产生的隐空间序列变化范围差异。