视点不变的人头学习与检测

我们提出了一种方法，以学习人头模型用于从不同视角进行检测。我们关注一个模型，其中物体作为刚性特征（部分）的星座表示。变异性通过星座形状的联合概率密度函数（PDF）表示。在第一阶段，该方法使用兴趣算子自动识别训练集中的显著特征，随后进行向量量化。然后，使用期望最大化学习模型参数集，包括形状PDF。实验显示对于新视角和未见过的人脸具有良好的泛化性能。每张图像的计算时间少于1秒，正确率超过90%。