一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法
专利汇可以提供一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于多子空间嵌入的头部 姿态 估计方法及系统，用于估计原始脸部图像的头部姿态，包括 偏航 角 、 俯仰 角和 滚转 角，所述的方法包括HOG(Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方图)特征提取，GDCV(Generalized Discriminative Common Vectors，广义判别共同向量)特征 降维 ，头部姿态欧拉角度多元回归三个阶段。第一阶段，对输入的人脸图像提取HOG特征。第二阶段使用广义判别共同向量方法对特征进行降维处理。第三阶段对头部姿态欧拉角度进行多元回归，这部分分为两个步骤分别是B样条拟和和多元线性回归。本发明减少了在头部姿态估计的过程中，非约束环境中的复杂背景、明暗、遮挡、大角度等难点的影响。，下面是一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法专利的具体信息内容。
1.一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、接收输入的人脸图像，提取人脸图像的HOG特征；
S2、使用广义判别共同向量对提取的特征进行降维处理；
S3、对头部姿态三个欧拉角度俯仰角，偏航角，滚转角进行多元回归。
2.根据权利要求1所述的一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：
(1)对输入的人脸图像进行归一化，将图片归一为统一尺度，并标准化Gamma空间和颜色空间并计算图像梯度；
(2)为每个单位空间构建HOG特征；
(3)把单位空间组合成稍大的块区，在块区内归一化HOG特征；
(4)整合所有的HOG特征。
3.根据权利要求1所述的一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S2包括：使用广义判别共同向量对HOG特征进行降维，并嵌入到GDCV子空间内。设训练样本共有C个类别，每个类别的样本数为Ni(i＝1,2,...,C)，总的样本数为M，其中M＝N1+N2+...+Nc， 为第i类别的第m个样本。
4.根据权利要求3所述的一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法，其特征在于，所述GDCV子空间的计算步骤如下：
μi为第i类样本的均值，μ为所有样本的均值，有类间离散度矩阵为：
类内离散度矩阵为：
总离散度矩阵为：
其中：
由矩阵AAT的特征值得到SW的非零特征值对应的特征向量所构成的矩阵Q＝[α1,α1,...,αd]，r＝rank(SW)；
在每一类中任意选择一个训练样本，按照下式将样本投影到SW的零空间，得到该类别的判别共同向量
由矩阵 的特征值得到Scom的非零特征值对应的特征向量wk(k＝1,2,...,C-1)构成的最佳变换矩阵Wopt＝[w1,w1,...,wC-1]；
在每一类中任意选择一个训练样本，按照下式计算训练样本第i类的表征向量Ωi
5.根据权利要求1所述的一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S3包括：使用B样条拟和和多元线性回归对头部姿态(俯仰角，偏航角，滚转角)进行估计预测。
6.根据权利要求5所述的一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法，其特征在于，所述B样条拟和函数为：
首先B样条对训练数据进行拟合曲线Y，控制点为 该曲线拟合，然后通过多元线性回归估计曲线Y和最终欧拉角之间的关系，计算出结果Z，公式为：
Z＝Yβ+ε
通过训练集Y和标签Z可以求出：
β＝(YTY)-1YTZ。
一种基于多子空间嵌入的头部姿态估计方法
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具体实施方式
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