Huvudpose uppskattning är ett kritiskt problem i många datorseende applikationer. Dessa inkluderar mänsklig datorinteraktion, videoövervakning, ansikts- och ansiktsigenkänning. I de flesta tidigare arbeten på huvuden utgör uppskattning, positioner i de ansikten på vilka pose ska uppskattas anges manuellt. Resultaten rapporteras därför utan att man studerar effekten av feljustering. Vi föreslår en metod baserad på partiell minsta kvadrat regression (PLS) för att uppskatta pose och lösa anpassningsproblem samtidigt. Bidragen från detta dokument är tvåfaldiga: 1) vi visar att kärnan versionen av PLS (kPLS) uppnår bättre än state-of-the-art resultat på estimering problem och 2) vi utvecklar en teknik för att minska felanpassning baserat på de inlärda PLS faktorer.
Murad och Al. I REF föreslogs en metod baserad på Partial Least Squares (PLS) Regression för att uppskatta huvudet pose.
On partial least squares in head pose estimation: How to simultaneously deal with misalignment
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}