基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的虛擬眼鏡試戴技術(shù)研究.pdf

1、近些年電商迅猛發(fā)展，虛擬試戴技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文通過將虛擬眼鏡結(jié)合到視頻流中，利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，達(dá)到虛擬眼鏡試戴的效果。使用戶可以實(shí)時(shí)進(jìn)行人機(jī)交互，用戶的購鏡體驗(yàn)得到提升。
　　本研究采用基于Hog特征的AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器與SVM分類器組合的人臉檢測方法，該方法在降低漏檢率的同時(shí)也降低了誤檢率，使人臉檢測的準(zhǔn)確率得到提高。在人臉對(duì)齊階段，采用魯棒性較好的SIFT算法做局部特征提取，結(jié)合SDM算法對(duì)特征點(diǎn)對(duì)齊迭代求精，訓(xùn)練出更

2、加精確的特征點(diǎn)對(duì)齊模型，人臉對(duì)齊的精度相對(duì)傳統(tǒng)ASM方法更高。本文提出了基于姿態(tài)估計(jì)的虛擬眼鏡處理。并從兩個(gè)階段進(jìn)行介紹，首先對(duì)頭部進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)。由于本文采用基于幾何投影的姿態(tài)估計(jì)方法，在進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)的過程中，使用L-M優(yōu)化算法解非線性最小二乘法，擬合性更好，姿態(tài)估計(jì)更加準(zhǔn)確。在虛擬眼鏡處理階段，本文提出利用姿態(tài)估計(jì)得出的旋轉(zhuǎn)角度，對(duì)眼鏡圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐敢曌儞Q，使其在呈現(xiàn)出三維效果的同時(shí)，避免了夸張變形的狀況。將眼鏡腿與眼鏡組合，在頭部