基于自適應(yīng)三維人臉模型的實時頭部姿態(tài)估計.pdf

1、頭部姿態(tài)估計是估計人臉圖像在三維空間中的旋轉(zhuǎn)角度的過程。頭部姿態(tài)估計作為計算機(jī)視覺中的一個重要研究方向，可應(yīng)用于很多領(lǐng)域，包括人機(jī)交互，虛擬現(xiàn)實，多姿態(tài)人臉識別，疲勞駕駛檢測等領(lǐng)域。
　　目前，頭部姿態(tài)估計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?；诜诸惖姆椒ㄍǔ?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，它的優(yōu)勢在于高效，并且在特征點定位準(zhǔn)確時，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)估計進(jìn)行研究，涉及到的相關(guān)領(lǐng)域知識主要包括人臉檢測，人臉對齊以及頭部姿態(tài)估計等。在人臉檢測上，選擇了基于Haar特征和AdaBoost級聯(lián)分類器的人臉檢測算法，用該算法首先尋找人臉區(qū)域;在人臉對齊上，分別考慮到人臉關(guān)鍵點定位準(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)估計上，采用關(guān)鍵點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，同時根據(jù)這些關(guān)鍵點的位