10、视频人脸对齐的进展与趋势

视频人脸对齐的进展与趋势

1. 多线性人脸模型与联合对齐的同时优化

多线性人脸模型与联合对齐的同时优化方法，强调子空间表示的紧凑性，即使用尽可能少的参数来描述尽可能多的变化。该方法通过薄板样条对人脸进行参数化表示，并描述参数集与面部特征点集之间的关系。

具体操作步骤如下：
1. 使用目标函数衡量联合对齐的性能和多线性人脸模型的紧凑性。
2. 在每次迭代中，使用对齐后的特征点重新计算多线性人脸模型，并使用目标函数衡量其性能。
3. 重新对人脸进行参数化，并重建从参数集到面部特征点集的映射。
4. 使用 L - BFGS（一种具有线性约束的拟牛顿方法）获得最小目标函数值。

这种方法的流程可以用以下 mermaid 流程图表示：

graph LR
    A[初始化多线性人脸模型] --> B[计算目标函数]
    B --> C[迭代更新]
    C --> D{是否满足终止条件}
    D -- 否 --> B
    D -- 是 --> E[输出结果]
    C --> F[重新计算多线性人脸模型]
    C --> G[重新参数化人脸]
    C --> H[重建映射]

一些使用联合对齐的特征方法总结如下表：
| 方法 | 问题 | 解决方案 |
| — | — | — |
| Learned - Miller | 仿射变形的影响 | 凝聚算法 |
| Cootes 等人 | 变形场的表示、目标函数和优化 | MDL