Abstract-Head-pose uppskattning har många tillämpningar, såsom social händelseanalys, människa-robot och människa-dator interaktion, körhjälp, och så vidare. Uppskattning av huvudet är utmanande eftersom det måste klara av ändrade belysningsförhållanden, variationer i ansiktets orientering och utseende, partiella ocklusioner av ansiktsmarkeringar, samt gränsande-box-till-face justeringsfel. Vi föreslår tu använda en blandning av linjär regression med delvis latent utgång. Denna regressionsmetod lär sig att kartlägga högdimensionella vektorer (utdragna från avgränsande lådor av ansikten) på det gemensamma utrymmet av huvud-pose vinklar och gränsande-box skift, så att de är robust förutspådd i närvaro av omärkliga fenomen. Vi beskriver i detalj den kartläggningsmetod som kombinerar fördelarna med oövervakade mångfaldiga inlärningsmetoder och av blandningar av regression. Vi validerar vår metod med tre allmänt tillgängliga dataset och vi jämför noggrant fyra varianter av den föreslagna algoritmen med flera state-of-the-art head-pose skattningsmetoder.
Drouard m.fl. REF använde en blandning av linjär regression med delvis latent utgång som lär sig att kartlägga högdimensionella funktionsvektorer (utdragna från avgränsande lådor av ansikten) på det gemensamma utrymmet av head-pose vinklar och avgränsande-box skift genom oövervakade mångfaldiga lärande så att de kan robust förutsägas i närvaro av oobserverbara fenomen.
Robust Head-Pose Estimation Based on Partially-Latent Mixture of Linear Regressions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}