【摘要】：頭部姿態(tài)估計在許多高層次的人臉分析任務(wù)中起著至關(guān)重要的作用,然而準確魯棒的頭部姿態(tài)估計仍然是具有挑戰(zhàn)性的.針對當(dāng)前流行的Kinect,提出一種基于卡爾曼濾波和隨機回歸森林的準確頭部姿態(tài)估計方法.首先使用卡爾曼濾波在深度圖中預(yù)測頭部的位置,并在預(yù)測區(qū)域內(nèi)采樣深度塊;然后將采樣深度塊通過已訓(xùn)練的隨機回歸森林進行頭部姿態(tài)估計,并將姿態(tài)估計值作為卡爾曼濾波的測量值;最后利用卡爾曼濾波結(jié)合預(yù)測值和測量值得到最終的頭部姿態(tài)估計參數(shù).實驗結(jié)果表明,與現(xiàn)有的隨機森林算法相比,該方法具有更快的速度、更好的魯棒性和更高的準確率.
[Abstract]:Head pose estimation plays an important role in many high-level face analysis tasks, but accurate and robust head pose estimation is still challenging. An accurate head attitude estimation method based on Kalman filter and random regression forest is proposed for the popular Kinect,. First, Kalman filter is used to predict the position of the head in the depth map, and then the depth block is sampled in the prediction area, and then the sampling depth block is used to estimate the head attitude through the trained random regression forest. The attitude estimation value is taken as the measurement value of Kalman filter, and the final head attitude estimation parameters are obtained by using Kalman filter combined with the predicted value and the measured value. Experimental results show that compared with the existing stochastic forest algorithm, the proposed method has faster speed, better robustness and higher accuracy.
【作者單位】： 山東大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;山東大學(xué)數(shù)字媒體技術(shù)教育部工程研究中心;山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2015AA016405) 國家自然科學(xué)基金(61672326,61572290) 山東大學(xué)基礎(chǔ)研究基金(2015JC051)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2215619