Huvudpose är en viktig indikator på en persons fokusering på uppmärksamhet. Dessutom kan head pose uppskattning användas som front-end analys för multi-view ansiktsanalys. Till exempel, ansikte igenkänning och identifiering algoritmer är vanligtvis visa beroende. Pose-klassificering kan hjälpa sådana ansiktsigenkänningssystem att välja den bästa visningsmodellen. Subrymdsanalys har i stor utsträckning använts för skattning av huvudställning. Sådana tekniker är dock vanligtvis känsliga för dataanpassning och bakgrundsbuller. I detta dokument föreslås en tvåstegsmetod för att ta itu med denna fråga genom att kombinera subrymdsanalysen med topografimetoden. Det första steget är baserat på subrymdsanalysen av Gabor wavelets svar. Olika subrymdstekniker jämfördes för att bättre utforska den underliggande datastrukturen. Närmaste prototyp matchar med Euclidean avstånd användes för att få pose uppskattning. Den enda pose uppskattningen var avslappnad till en delmängd av poser runt den för att införliva viss tolerans mot data anpassning och bakgrundsbuller. I det andra steget, är pose uppskattning förfinas genom att analysera finare geometriska struktur detaljer fångas av klas grafer. Denna grova-till-fina ram utvärderades med en stor datamängd. Vi undersökte 86 poser, med pannvinkeln spänner från −90 • till 90 • och lutningsvinkeln spänner från −60 • till 45 •. De experimentella resultaten visar att det integrerade tillvägagångssättet har en anmärkningsvärt bättre prestanda än att enbart använda subrymdsanalys.
Referensreferensreferensen ger en grov-till-fin ram att uppskatta pose.
A two-stage head pose estimation framework and evaluation
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}