基于特征运动的表情人脸识别

人脸像的面部表情识别一直是人脸识别的一个难点，为了提高表情人脸识别的鲁棒性，提出了一种基于特征运动的人脸识别方法，该方法首先利用块匹配的方法来确定表情人脸和无表情人脸之间的运动向量，然后利用主成分分析方法（PCA）从这些运动向量中，产生低维子空间，称之为特征运动空间，测试时，先将测试人脸与无表情人脸之间的运动向量投影到特征运动空间，再根据这个运动向量在特征运动空间里的残差进行人脸识别，同时还介绍了基于特征运动的个人模型方法和公共模型方法，实验结果证明，该新算法在表情人脸的识别上，优于特征脸方法，有非常高的识别率。