Att uppskatta huvudet pose av en person är ett avgörande problem som har en stor mängd applikationer såsom medhjälp i blickuppskattning, modellera uppmärksamhet, montera 3D-modeller för video och utföra ansiktsuppriktning. Traditionellt huvudpose beräknas genom att uppskatta några nyckelpunkter från målet ansikte och lösa 2D till 3D korrespondens problem med en genomsnittlig mänsklig huvudmodell. Vi hävdar att detta är en bräcklig metod eftersom den helt bygger på landmärkesdetektion prestanda, den främmande huvudmodellen och en ad-hoc montering steg. Vi presenterar ett elegant och robust sätt att bestämma pose genom att träna ett multi-förlust konvolutionellt neurala nätverk på 300W-LP, en stor syntetiskt expanderade datauppsättning, för att förutsäga inneboende Euler vinklar (yaw, tonhöjd och rulle) direkt från bildintensiteter genom gemensamma binned pose klassificering och regression. Vi presenterar empiriska tester på gemensamma in-the-wild utgör referensdatauppsättningar som visar toppmoderna resultat. Dessutom testar vi vår metod på en datauppsättning som vanligtvis används för pose estimering med hjälp av djup och börjar täppa till gapet med state-of-the-art djup pose metoder. Vi öppnar vår utbildnings- och testkod samt släpper våra förtränade modeller.
I REF, Ruiz et al.använde ett stort syntetiskt expanderat huvud pose dataset för att träna en ganska djup multi-förlust konvolutional neurala nätverk (CNN) för huvudet pose uppskattning och fick nöjd noggrannhet.
Fine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints
{'venue': 'The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2018, pp. 2074-2083', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}