基于Isomap特征降維的人臉表情相似度評估方法
摘要：面部表情對影視表演有著緊要的作用,表情相似度度量是評判面部表情是否表演到位的一種方式。現有的表情相似度度量方法存在微小表情變化度量不精確、局部細節描述能力弱等問題。因此,本文在Isomap (Isometric Feature Mapping)特征降維基礎上提出了一種新的表情相似度評估方法,將其應用到了表演藝術課中。首先,使用基于梯度提高學習的回歸樹方法實現面部特征點定位以及追蹤,得到特征點的運動信息。然后,將得到的高維特征點運動信息運用非線性降維算法Isomap降維,得到人臉表情曲線。最后,提出了基于時序的相似度匹配方法,通過對比表情序列中每一幀的強度得出表情相似度。實驗結果表明,該方法是可行的,能夠有效地評估表演者對影視片段中表情模仿的相似度。
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