Detta papper presenterar en ny metod för 3D ansikte pose tracking i färgbild och djupdata förvärvade av RGB-D (dvs. färg och djup) kameror (t.ex. Microsoft Kinect, Canesta, etc.). Metoden är baserad på en partikelfilterformalism. Dess huvudsakliga bidrag ligger i kombinationen av djup- och bilddata för att möta det dåliga signal-tonoise förhållandet mellan låg kvalitet RGB-D kameror. Dessutom anser vi att en synlighetsbegränsning för att hantera partiella ocklusioner i ansiktet. Vi visar exaktheten och robustheten i vår metod genom att utföra en uppsättning experiment på Biwi Kinect huvud pose databas.
Slutligen, REF, baserat på en partikelfilterformalism, presenterar en ny metod för 3D ansikte pose spårning i färgbilder och djupdata förvärvade av RGB-D kameror.
3D Face Pose Tracking using Low Quality Depth Cameras
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}