结构张量matlab代码通过多线性降维提取3D人脸网格的形状和动作单位
这项工作旨在创建一个能够从3D人脸网格中识别形状和动作单位参数的模型。
所采用的数据集是使用Kinect获取的，包含360度3D人脸表示。
更准确地说，通过使用3种强调程度（低，中，高），有20个不同的用户执行了6种特定的面部表情（快乐，悲伤，害怕，愤怒，恶心，惊讶）。
标记收集的数据集，然后在三维张量中建模。
然后，应用多线性降维技术（高阶奇异值分解-HOSVD）分别提取与形状单元和动作单元有关的面部变形特征。
最后利用这些特定功能，通过使用相对于起始数据集少得多的数据来独立地重建用户的人脸，特别是少了83％，保持了大约90％的方差。
开始
要求
提议的代码用两种不同的语言编写：和。
执行
基于Kinect的3D
mash采集
所有列出的文件都位于名为Matlab的文件夹中。
Matlab的获取代码称为AcquireData.m
。
一旦Kinect连接到计算机，请运行此文件，然后按照命令行给出的说明进行操作。
该软件允许以结构化阵列表示3D面网格，该网格将保存在Matlab
\
Dataset_Struct文件
