基于自適應(yīng)三維人臉模型的實(shí)時(shí)頭部姿態(tài)估計(jì).pdf

1、頭部姿態(tài)估計(jì)是估計(jì)人臉圖像在三維空間中的旋轉(zhuǎn)角度的過程。頭部姿態(tài)估計(jì)作為計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)重要研究方向，可應(yīng)用于很多領(lǐng)域，包括人機(jī)交互，虛擬現(xiàn)實(shí)，多姿態(tài)人臉識(shí)別，疲勞駕駛檢測(cè)等領(lǐng)域。
　　目前，頭部姿態(tài)估計(jì)的方法大體上可以分為三類:基于人臉外觀的方法、基于分類的方法和基于模型的方法。早期主要研究基于人臉外觀的方法，近年來主要研究基于分類和模型的方法。基于分類的方法通常應(yīng)用在靜態(tài)圖像中較多，難以模擬出視頻中頭部姿態(tài)變化的連續(xù)過程，從

2、而導(dǎo)致了精度難以保證?；谀Ｐ偷姆椒ㄊ悄壳暗难芯繜狳c(diǎn)，它的優(yōu)勢(shì)在于高效，并且在特征點(diǎn)定位準(zhǔn)確時(shí)，精度能夠得到保證。
　　本文主要圍繞基于三維人臉模型的頭部姿態(tài)估計(jì)進(jìn)行研究，涉及到的相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)主要包括人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊以及頭部姿態(tài)估計(jì)等。在人臉檢測(cè)上，選擇了基于Haar特征和AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器的人臉檢測(cè)算法，用該算法首先尋找人臉區(qū)域;在人臉對(duì)齊上，分別考慮到人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位準(zhǔn)確性和效率的基礎(chǔ)上，選擇了SDM（Supervis

3、ed Descent Method，監(jiān)督下降法）方法，并提出了跟蹤方案;在頭部姿態(tài)估計(jì)上，采用關(guān)鍵點(diǎn)選擇更加靈活的基于三維人臉模型的POSIT(Posefrom Orthography and Scaling with Iterations，比例正交投影迭代變換)方法，并且考慮到可能出現(xiàn)部分關(guān)鍵點(diǎn)跟蹤丟失的情況，提出了一種自適應(yīng)更新三維人臉模型的方法，并利用POSIT估算頭部姿態(tài)，即自適應(yīng)地選擇更準(zhǔn)確的人臉關(guān)鍵點(diǎn)，同時(shí)根據(jù)這些關(guān)鍵點(diǎn)的位