Huvudpose uppskattning är ett gammalt problem som nyligen får ny uppmärksamhet på grund av möjliga tillämpningar i människa-robot interaktion, förstärkt verklighet och körhjälp. Det mesta av det befintliga arbetet har dock testats i kontrollerade miljöer och är inte tillräckligt robust för verkliga tillämpningar. För att hantera dessa begränsningar föreslår vi en strategi baserad på Convolutional Neural Networks (CNN) kompletterad med de senaste teknikerna som antagits från det djupinlärande samhället. Vi utvärderar prestandan av fyra arkitekturer på nyligen släppta i-the-wild dataset. Dessutom undersöker vi användningen av avhopp och adaptiva gradientmetoder som bidrar till deras pågående validering. Resultaten visar att anslutning CNN och adaptiva gradient metoder leder till state-of-the-art i okonstruerat huvud utgör uppskattning.
Senare utvecklade Patacchiola och Cangelosi REF en estimeringsmetod med hjälp av CNN och adaptiva gradientmetoder för att uppnå lovande resultat.
Head pose estimation in the wild using Convolutional Neural Networks and adaptive gradient methods
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}