Snabbt och exakt överkropp och huvud pose uppskattning är en viktig uppgift för automatisk övervakning av förarens uppmärksamhet, en utmanande kontext som kännetecknas av allvarliga ljusförändringar, ocklusioner och extrema poser. I detta arbete presenterar vi en ny ram för djupinlärning för huvudlokalisering och ger en uppskattning av djupbilder. Kärnan i förslaget är ett regressivt neuralt nätverk, som kallas PO-SEidon, som består av tre oberoende konvolutionsnät följt av ett fusionslager, speciellt utformat för att förstå situationen genom djup. Dessutom föreslår vi en ny Facefrom-Depth-modell för att lära sig bildansikten från djupet för att återvinna det inneboende värdet av ansiktets utseende för att förstå huvudets position och orientering. Resultatet av ansiktsrekonstruktionen är kvalitativt imponerande. Vi testar den föreslagna ramen på två offentliga dataset, nämligen Biwi Kinect Head Pose och ICT-3DHP, och på Pandora, en ny utmanande dataset främst inspirerad av fordonsinstallationen. Resultaten visar att vår metod övervinner alla de senaste toppmoderna verken, som körs i realtid med mer än 30 bilder per sekund.
REF ) införde en strategi för djup inlärning i realtid för överkroppen och huvudet utgör uppskattning från djupbilder.
POSEidon: Face-from-Depth for Driver Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}