48、风格与身份模型及时间模型解析

风格与身份模型及时间模型解析

1. 风格与身份模型

1.1 模型概述

风格与身份模型具有生成性，可用于为特定个体合成随时间变化的步态的新颖运动序列。该模型将图像数据描述为风格和内容变量的函数，在训练时，对于已知风格或内容相同的示例，会强制这些变量取相同的值，同时还展示了包括身份识别和风格转换在内的多种推理形式。

1.2 面部识别方法

1.2.1 子空间方法

• 特征脸方法 ：通过将像素数据线性投影到与训练数据主成分对应的子空间来降低维度，根据低维表示之间的距离判断两张脸是否匹配，这种方法迅速取代了早期基于测量面部特征相对距离的技术。
• 后续发展 ：研究人员对基函数的选择、类似的非线性技术以及距离度量的选择进行了研究，不同子空间模型之间的关系也得到了探讨。

1.2.2 线性判别分析

• Fisherfaces算法 ：将人脸数据投影到一个空间，使个体间变化与个体内变化的比率最大化，但存在小样本问题。
• 零空间LDA方法 ：利用剩余子空间中的信号。
• 双空间LDA方法 ：结合了上述两种信息来源。

1.2.3 概率方法

身份模型是早期非概率技术的概率重新解释，如子空间身份模型与特征脸算法相似，概率LDA与Fisherfaces算法相似。

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