【摘 要】
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头部姿势估计在许多智能系统中是检测身份和理解行为的关键,但受光照变化、遮挡、分辨率等因素影响较大。针对彩色二维图像的头部姿态估计方法准确率不高的问题,本文在分析现
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501199);教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJC880081)
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头部姿势估计在许多智能系统中是检测身份和理解行为的关键,但受光照变化、遮挡、分辨率等因素影响较大。针对彩色二维图像的头部姿态估计方法准确率不高的问题,本文在分析现有的头部姿态估计方法的基础上,提出了一种基于面部特征点定位的头部姿态估计的方法。该方法将Adaboost算法和椭圆肤色模型结合,用于检测人脸,准确获得图片中的人脸区域。然后利用Hough圆检测方法定位眼睛和鼻孔,充分利用人眼和鼻孔的位置信息,将眼睛、鼻子定位结果与正脸头部姿态中的眼睛鼻子进行对比,从而对不同的头部姿态进行粗估计。实验结果表明,该方法能识别正脸以外的6种不同的头部姿态,总体的准确率达到93.53%。
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