一种基于改进的LEA头部姿态估计方法

• 作者: 李维清 陈锻生
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 头部姿态估计 流形学习 图嵌入 局部嵌入分析 局部线性嵌入
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 图形、图像与多媒体
• 页码范围: 37-40
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2011.11.013

摘要

局部嵌入分析(LEA)是图嵌入化的局部线性嵌入(LLE)方法.在头姿态估计问题上,选择局部邻域时只考虑属于同一类的姿态,但失去了相邻姿态的几何拓扑信息.为此,提出一种改进的邻域选择方法,充分利用先验姿态信息,使降维后的流形更加平滑,同类姿态互相靠近,不同类姿态之间的距离随着姿态差值变大而增大,且能够使训练及测试样本的低维流形更加靠近,降低了估计误差.在Facepix人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锻生	华侨大学计算机科学与技术学院	75	955	16.0	28.0
2	李维清	华侨大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0