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提出了一种基于三维模型的人脸姿态估计方法。首先根据人脸特征点重建出稀疏的三维人脸模型,然后基于三维模型采用线性回归的方法对人脸姿态进行初步估计,确定姿态范围,再对估计结果进行修正,从而对人脸姿态进行精确估计。实验表明,该方法具有较好的估计效果,提高了姿态估计精度。 相似文献
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改进传统的活动形状模型法,准确地提取人脸特征点后,针对人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型,通过最小二乘法优化求解,精确估计3D人脸空间姿态。实验结果表明,新方法不仅可以获得稳定的姿态解,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精确度。 相似文献
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针对人脸姿态估计往往存在姿态解不稳定和不能唯一确定人脸三维空间姿态的缺陷,准确提取人脸特征点及进行相应特征点深度值估计后,以人脸的多个特征点建立人脸模型,并利用人脸特征点近似估计人脸姿态,通过改进的BFGS(Broyden-Fletch-er-Goldfarb-Shanno)算法精确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明,该方法不仅可以获得稳定和唯一的3D人脸空间姿态,而且与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。 相似文献
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基于仿射变换和线性回归的3D人脸姿态估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种由仿射变换关系到线性回归的3D人脸空间姿态估计方法。即跟踪到人脸特征点后,根据仿射变换关系得到人脸姿态的粗估计值,以这个粗估计值作为人脸姿态的初始值,再通过线性回归迭代求得人脸姿态的精确值。实验结果表明,该方法在较大的姿态变化范围内,具有良好的估计精确度和鲁棒性。 相似文献
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提出种基于人脸三维模型和深度灰度约束加权对单目视频图像序列中的人脸空间姿态进行跟踪的方法.首先用仿射变换的方法得到初始帧的人脸姿态参数并作为姿态跟踪的起点;然后用三维几何信息对线性灰度和深度约束方程加权得到更精确的帧间运动参数,为了消除光照变化和遮蔽的影响,在跟踪过程中逐帧自动进行特征点更新.对模特头像和真实人脸的实验结果表明:该方法能实现精确而可靠的姿态跟踪,特别对深度方向变化较大的运动,效果更为明显. 相似文献
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基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别 总被引:19,自引:0,他引:19
待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之-,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMU PIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性 相似文献
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在三维人体姿态估计任务当中, 人体关节之间的连接关系形成了一种复杂的拓扑结构, 利用图卷积网络对该结构进行建模, 可以有效捕捉局部关节间的联系; 尽管不相邻关节之间没有直接的物理连接, 但由于人体的运动和姿态受到生物力学约束以及人体关节之间的协同作用, 利用Transformer编码器建立关节之间的上下文关系, 可以更好地推断出人体姿态; 在大模型的背景下, 如何在保证模型性能的同时, 降低参数量, 也显得尤为重要. 针对上述问题, 设计了一个基于图卷积和Transformer的多层空间特征融合网络模型(MLSFFN), 在使用相对少量的参数基础上, 有效地融合了局部和全局空间特征. 实验结果表明, 本文提出的方法在仅需2.1M参数量的情况下, 在Human3.6M数据集上达到了49.9 mm的平均每关节误差(MPJPE). 此外, 模型在MPI-INF-3DHP数据集上也展示出了较强的泛化能力. 相似文献