Detta dokument behandlar problemet med huvudet utgör uppskattning med tre grader av frihet (pitch, gir, rulle) från en enda bild. Posuppskattning är formulerad som en högdimensionell till lågdimensionell blandning av linjär regressionsproblem. Vi föreslår en metod som kartlägger HOG-baserade deskriptorer, extraherade från ansikte avgränsande lådor, till motsvarande huvudposer. För att ta hänsyn till fel i den observerade bandement-box positionen lär vi oss regressionsparametrar så att en HOG deskriptor är kartlagd på föreningen av ett huvud pose och en offset, så att den senare optimalt skiftar banderollen mot den faktiska positionen av ansiktet i bilden. Den föreslagna metodens resultat bedöms utifrån allmänt tillgängliga datauppsättningar. De experiment som vi utförde visar att ett relativt litet antal lokalt linjära regressionsfunktioner är tillräckliga för att hantera det icke-linjära karteringsproblemet. Jämförelser med toppmoderna metoder visar att vår metod överträffar flera andra tekniker.
REF använde HOG funktioner och en Gaussian lokalt-linjär kartmodell, lärt sig med hjälp av träningsdata, att kartlägga ansiktet deskriptor på utrymmet för huvudet poser och att förutsäga vinklar av huvudet rotation.
Head pose estimation via probabilistic high-dimensional regression
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}