【摘要】：頭部姿態(tài)估計是從圖像或視頻中估計出頭部相對于攝像機(jī)的三個方位參數(shù),即俯仰角(pitch)、偏航角(yaw)、翻滾角(roll)。該技術(shù)在監(jiān)控系統(tǒng),汽車安全輔助駕駛系統(tǒng),游戲娛樂等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用,基于此,本文對單目視覺下的頭部姿態(tài)估計問題進(jìn)行了深入的研究。本文的主要工作如下:1.詳細(xì)論述了整個頭部姿態(tài)估計流程所涉及的關(guān)鍵算法,包括人臉檢測、面部特征點(diǎn)模型以及姿態(tài)參數(shù)估計。2.原始的POSIT算法是從幾何角度進(jìn)行地推導(dǎo),本文從代數(shù)角度,對POSIT算法進(jìn)行了新的更加簡潔地推導(dǎo)。3.重點(diǎn)研究了兩種通用單目姿態(tài)估計算法---POSIT算法和EPNP算法在頭部姿態(tài)估計中的應(yīng)用,給出了比較詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)對比分析,分別研究了算法對于噪聲、點(diǎn)數(shù)、不同角度下的參數(shù)變化的影響,結(jié)果可以看出POSIT算法在精度上略遜于EPNP算法,但前者在速度上具有較顯著的優(yōu)勢,因此在實(shí)際問題中,需要在速度和精度上進(jìn)行權(quán)衡來選擇合適的算法。此外,本文搭建了一個完整的頭部姿態(tài)估計在線演示系統(tǒng)。
[Abstract]:The head attitude estimation is to estimate the three azimuth parameters of the head relative to the camera from the image or video, namely the pitch angle (pitch), yaw angle (yaw), roll angle (roll). This technology has been widely used in the field of monitoring system, automobile safety assistant driving system, game entertainment and so on. Based on this, the problem of head attitude estimation under monocular vision is deeply studied in this paper. The main work of this paper is as follows: 1. The key algorithms involved in the whole head pose estimation process are discussed in detail, including face detection, facial feature point model and attitude parameter estimation. The original POSIT algorithm is derived from the geometric point of view. In this paper, the POSIT algorithm is derived more succinctly from the algebraic point of view. This paper focuses on the application of two general monocular attitude estimation algorithms-POSIT algorithm and EPNP algorithm in head attitude estimation. The results show that the accuracy of the POSIT algorithm is slightly lower than that of the EPNP algorithm, but the former has significant advantages in speed, so in practical problems, A trade-off between speed and accuracy is needed to select the appropriate algorithm. In addition, a complete on-line demonstration system for head attitude estimation is built in this paper.
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳云平;;數(shù)字圖像識別在人臉檢測中的應(yīng)用[J];計算機(jī)時代;2012年05期

2 杜立強(qiáng);賈鵬;周宗潭;胡德文;;基于主動形狀模型的人臉臉型自動分類算法[J];計算機(jī)應(yīng)用;2009年10期

3 賈慧星;章毓晉;;基于動態(tài)權(quán)重裁剪的快速Adaboost訓(xùn)練算法[J];計算機(jī)學(xué)報;2009年02期

4 馮振華;吳小俊;;改進(jìn)的用于ASM的歸一化方法[J];計算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年02期

5 方挺;楊忠;沈春林;;一種基于主動輪廓模型的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤方法[J];信息與控制;2008年01期

6 范玉華;馬建偉;;ASM及其改進(jìn)的人臉面部特征定位算法[J];計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報;2007年11期

7 王金庭;楊敏;;人臉檢測技術(shù)研究[J];計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2006年04期

8 趙麗紅,孫曉琳,王宇飛,徐心和;基于膚色的人臉檢測[J];工程圖學(xué)學(xué)報;2005年03期

9 艾海舟 ,梁路宏 ,徐光yP ,張鈸;基于膚色和模板的人臉檢測[J];軟件學(xué)報;2001年12期

10 張翠平,蘇光大;人臉識別技術(shù)綜述[J];中國圖象圖形學(xué)報;2000年11期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張磊;基于主動形狀模型的頭部姿態(tài)估計[D];武漢科技大學(xué);2011年

，

本文編號：2440253