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陶丽君 《计算机光盘软件与应用》2013,(6)
本文设计了一个基于随机森林方法的实时头部姿态估计系统。将头部姿态估计问题转化成一个分类问题,标记正负样本集,采用样本加分类标签的形式进行训练,结合随机森林回归方法估计头部姿态。 相似文献
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头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测头部的位置,并在预测区域内采样深度块;然后将采样深度块通过已训练的随机回归森林进行头部姿态估计,并将姿态估计值作为卡尔曼滤波的测量值;最后利用卡尔曼滤波结合预测值和测量值得到最终的头部姿态估计参数.实验结果表明,与现有的随机森林算法相比,该方法具有更快的速度、更好的鲁棒性和更高的准确率. 相似文献
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《计算机科学与探索》2019,(11):1935-1944
针对现有常用分类器性能不能满足头部姿态估计对准确率的要求,以及光照变化影响头部姿态估计准确率的问题,提出了一种基于Bagging-SVM集成分类器的头部姿态估计方法。首先,通过图片预处理和Adaboost检测人脸区域算法减少背景、光照等干扰因素对于头部姿态特征提取的影响。其次,采用融合方向梯度直方图(HOG)特征和局部二值模式(LBP)特征分别对人脸的轮廓特征和纹理特征进行提取。然后,通过主成分分析(PCA)对融合的头部姿态特征进行特征选择,抽取其主元特征分量供分类器进行训练。最后,通过Bagging方法构建多个训练数据集,并采用支持向量机(SVM)对每个数据集进行训练,产生多个弱分类器,多个弱分类器投票决定测试样本所属类别。将该算法在Pointing’04数据集、CAS-PEAL-R1数据集和自建数据集上进行验证实验,实验结果表明提出的算法相比线性判别分类器(LDA)、朴素贝叶斯分类器(NB)等常用分类算法具有更高的分类准确率,对光照的变化具有较好的鲁棒性。 相似文献
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刘勇 《电子制作.电脑维护与应用》2013,(7):92-94
我们提出一种监督Laplacian LLE算法,并结合正则化的最小二乘方法来有效地解决头部姿态估计问题,比传统的流形学习算法能更有效的保持数据的局部几何结构,并且能获得显式的直接映射来处理样本外扩展问题。在FacePix数据集的头部姿态估计实验结果表明,我们的算法是有效的,对于训练数据和测试数据,我们提出的算法的性能明显高于其他对比算法的性能。 相似文献
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快速、可靠的头部姿态估计算法是高级人脸分析任务的基础。为了解决现有算法存在的光照变化、遮挡、姿态尺度较大等问题,提出一种新的深度学习框架HPENet。该网络以点云数据为输入,首先通过最远点采样算法提取点云结构中的特征点,以特征点为球心,将不同半径的球体内的点构成多个分组,用于后续的特征描述;然后采用多层感知器和最大池化层实现点云的特征提取,提取的特征通过全连接层输出预测的头部姿态。为了验证HPENet的有效性,在公共数据集Biwi Kinect Head Pose上进行测试。实验结果显示,HPENet在俯仰角、侧倾角和偏航角上的误差分别为2.3°、1.5°、2.4°,平均每帧的时间消耗为8 ms。与其他优秀算法相比,所提方法在准确度和计算的复杂度方面都具有更好的性能。 相似文献
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头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用,但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响,导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法,在预处理阶段采用多任务卷积神经网络进行人脸检测,减小背景环境的干扰,并进行图像增强操作以减小光照变化带来的影响。设计面部遮挡感知网络感知人脸的遮挡区域,从而提取信息量丰富的未遮挡面部特征。为充分利用面部的几何信息,采用堆叠胶囊自编码器对人脸各部分的姿态和位置进行编码,得到面部各部分间的几何关系。实验结果表明,该方法在AFLW2000数据集和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为3.91和3.55,能有效提高头部姿态估计准确率,在复杂环境下的鲁棒性较好。 相似文献
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针对传统头部姿态估计网络存在空间结构信息易丢失问题,论文提出一种将胶囊网络与传统卷积神经网络相结合的头部姿态估计网络模型.该模型采用具有多级输出结构的传统卷积神经网络,将不同层级的空间结构信息和语义信息进行提取,同时利用胶囊网络能够充分保留特征信息的优点,将提取的特征进行编码,从而使其以胶囊的形式进行传递和输出,有效避... 相似文献
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一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor 滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor 特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor 特征相比,一维Gabor 特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力 相似文献
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局部线性嵌入(LLE)是一种经典流形学习方法,直接应用这种非监督的传统LLE估计图像中的头部姿态存在两点不足:未考虑图像像素空间信息和未利用样本标记信息.因此,本文结合图像欧式距离和偏置LLE流形学习方法,对头部姿态图像降维,并通过广义回归神经网络(GRNN)和多元线性回归的方法,估计头部图像的姿态.在FacePix头部姿态数据库的对比实验表明,本方法具有较好的头部姿态估计效果. 相似文献
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针对现有迭代最近点(ICP)头姿估计算法存在迭代次数偏多且易陷于局部最优、而随机森林(RF)头姿估计算法准确性和稳定性不高的问题,提出一种新的头姿估计改进方法,并基于该改进方法构建机器人轮椅实时交互控制接口.首先,分析现有迭代最近点头姿算法与随机森林头姿算法在准确性、实时性及稳定性方面存在的问题,并提出一种新的基于随机森林与迭代最近点算法融合的头姿估计改进方法;其次,为实现头姿估计到机器人轮椅交互控制的无缝连接,建立基于传统机器人轮椅操纵杆的头部姿态运动空间映射;最后,在基于标准头姿数据库分析改进头姿估计方法性能的基础上,构建机器人轮椅实验平台并规划运动轨迹,以进一步验证基于改进头姿估计方法的人机交互接口在机器人轮椅实时控制方面的有效性.实验结果表明,改进后的头姿估计方法较传统迭代最近点算法减少了迭代次数且避免了陷于局部最优,在仅增加少量运算时间的基础上,其准确性和稳定性都优于传统随机森林算法;同时,基于改进头姿估计方法的人机交互接口亦能实时平稳地控制机器人轮椅沿既定的轨迹运动. 相似文献
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人体姿态估计在许多计算机视觉任务中起着重要的作用,然而,由于姿态的多变、光照、遮挡和分辨率低等因素,它仍然是一个具有挑战性的问题.利用深层卷积神经网络的高级语义信息是提高人体姿态估计精度的有效途径,本文提出了一种改进的堆叠沙漏网络,设计了一个大感受野残差模块和预处理模块来更好地获得人体结构特征,以此获得丰富的上下文信息,对部分遮挡、大姿态变化、复杂背景等有较好的效果,此外,还对不同阶段的结果进行了融合,以进一步提高定位精度,在MPII数据集和LSP数据集上对本文提出的模型进行实验和验证,结果证明了本文模型的有效性. 相似文献
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A Real-Time Multi-Stage Architecture for Pose Estimation of Zebrafish Head with Convolutional Neural Networks 下载免费PDF全文
In order to conduct optical neurophysiology experiments on a freely swimming zebrafish,it is essential to quantify the zebrafish head to determine exact lighting positions.To efficiently quantify a zebrafish head's behaviors with limited resources,we propose a real-time multi-stage architecture based on convolutional neural networks for pose estimation of the zebrafish head on CPUs.Each stage is implemented with a small neural network.Specifically,a light-weight object detector named Micro-YOLO is used to detect a coarse region of the zebrafish head in the first stage.In the second stage,a tiny bounding box refinement network is devised to produce a high-quality bounding box around the zebrafish head.Finally,a small pose estimation network named tiny-hourglass is designed to detect keypoints in the zebrafish head.The experimental results show that using Micro-YOLO combined with RegressNet to predict the zebrafish head region is not only more accurate but also much faster than Faster R-CNN which is the representative of two-stage detectors.Compared with DeepLabCut,a state-of-the-art method to estimate poses for user-defined body parts,our multi-stage architecture can achieve a higher accuracy,and runs 19x faster than it on CPUs. 相似文献
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三维点云数据的配准是计算机视觉领域的重要研究课题,也是三维重建的关键步 骤。针对 RGBD 点云数据的配准问题,提出一种基于特征相似性的初始配准方法。首先需要计 算待配准的 RGBD 点云模型的曲率和颜色特征度(CFD),并对 CFD 进行统计分析,若模型颜色 特征足够丰富优先采用颜色相似性策略,反之尝试曲率相似性策略。通过特征点提取精简点云 模型,利用确定的对应点选择策略选择候选对应点对。在候选对应点对上采用优化样本一致性 算法获得初始配准变换矩阵,实现两片点云的初始配准。针对不同颜色纹理的 RGBD 点云模型, 本文方法可以自适应选择合适的特征点选择策略,实现点云间良好的初始配准。实验结果表明, 对于几何特征不明显的 RGBD 模型,本文方法能够自适应选择颜色相似性策略来较好地完成初 始配准。对于不同类型的模型配准结果较好,算法效率更高。 相似文献