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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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摘 要:实时的头部姿态估计在人机交互和人脸分析应用中起着至关重要的作用,但准确 的头部姿态估计方法依然具有一定的挑战性。为了提高头部姿态估计的准确性和鲁棒性,将基 于几何的方法与基于学习的方法相结合进行头部姿态估计。在人脸检测和人脸对齐的基础上, 提取彩色图像几何特征和深度图像的局部区域深度特征,再结合深度块的法线和曲率特征,构 成特征向量组;然后使用随机森林的方法进行训练;最后,所有决策树进行投票,对得到的头 部姿态高斯分布估计进行阈值过滤,进一步提高模型预测的准确度。实验结果表明,该方法与 现有的头部姿态估计方法相比,具有更高的准确度及鲁棒性。 相似文献
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《计算机辅助设计与图形学学报》2017,(12)
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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流形学习的目的是发现非线性数据的内在结构,可用于非线性降维。广义回归网络是人工神经网络的一种,可用于非线性回归。基于流形学习和非线性回归,提出了用于解决头部姿态估计的ManiNLR方法。该方法首先用流形学习对图像数据进行降维,然后用非线性回归的方法将数据映射到线性可分空间,利用非线性回归的结果对人脸的头部姿态进行估计。实验结果表明,ManiNLR算法能够较好地估计图像中的头部姿态,并具有较快的速度和较高的鲁棒性。 相似文献
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基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。 相似文献
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为解决基于随机森林的3D人体姿态估计算法容易出现的误分类问题, 提出一种基于自适应融合特征提取和误分类处理机制的改进算法.该算法利用自适应融合特征提取方法自适应提取深度融合特征, 此特征可表达图像距离信息和部位尺寸信息, 增强特征的表征能力; 针对识别部位误分类问题, 分别从识别部位误分点聚集情况和迭代整合思想出发, 提出误分类处理机制, 改善部位识别结果; 最后提出可进一步处理误分点的改进主方向分析(Principal direction analysis, PDA)算法, 自适应计算出部位主方向向量, 实现3D人体姿态估计.结果表明, 该算法能有效去除部位误分点, 并显著改善了3D人体姿态估计. 相似文献
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从单幅彩色图像获取三维人体姿态是许多应用的基本任务,但精度不足和不适定姿态难以判断的问题一直存在,因此提出一个基于深度学习的方法处理三维姿态估计的问题.首先,使用空间体素作为数据存储结构,提出联合坐标的表达方式;其次,利用空间积分回归的方法来计算卷积网络的输出结果;最后将输出送入全连接网络进行联合训练.所提方法在human3.6m数据集的2种标准测试协议下进行了测试,取得了比以往大部分方法更高的精确度,面对MPI-INF-3DHP等数据集时也展现出良好的泛化能力. 相似文献
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针对四旋翼在飞行中因运动加速度及磁场干扰等影响引起的姿态估计误差,提出一种基于动态估计的模糊扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。该算法利用传感器数据对运动频率、运动加速度及磁场干扰的大小进行估计,对估计值模糊推理后,使用输出值调整卡尔曼滤波测量噪声方差和梯度下降步长,增加姿态估计算法的动态适应性。为验证所设计算法的估计效果,使用四旋翼仿真模型进行验证。实验结果表明,该算法能够有效地提高四旋翼在高机动、强干扰情况下姿态估计的姿态跟踪精度、动态性能、抗干扰能力。 相似文献
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为解决四旋翼无人机姿态估计问题,提出了一种不变扩展卡尔曼滤波(Invariant Extended Kalman Filter, InEKF)算法,用于同时估计四旋翼的姿态和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的陀螺仪偏差。利用李群理论和不变观测器设计方法,将算法表述为一个连续时间随机非线性滤波器,其状态空间由直积矩阵李群SO(3)×R3给出,SO(3)中的估计值由IMU对重力矢量和地球磁场向量测量值加以修正。为在无人机上实现该算法,将状态和协方差传播方程离散化。最后,所提滤波算法相对于现有算法的性能优势通过仿真实验得到了验证。 相似文献
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针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法,采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔曼滤波,对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并实时估计陀螺零偏。实验结果表明,本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散,可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。 相似文献
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针对以随机森林为分类器的人体姿态估计系统内存占用过大的问题,提出一种优化的随机森林模型,该模型在进行Bootstrap抽样前,引入Poisson过程并将其与深度信息相融合组建一个滤过网对原始训练数据集进行过滤,将一部分对后续分类起到非积极作用的特征样本点滤除,使训练数据集得到优化重构,进而较好地弥补随机森林在抽样过程中重复抽样以及重抽样样本代表性不强的缺点。实验结果表明了该优化模型的有效性,大大降低了系统的时间、空间复杂度,使得系统的适用性更强。 相似文献
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针对基于Davenport的四元数法和扩展卡尔曼(extended Kalman filtering,EKF)的姿态估计算法的精度受特征值精度影响的问题,设计一种基于反幂法与EKF算法的姿态估计算法。根据Davenport矩阵K的近似特征值,利用反幂法迭代计算出Davenport矩阵K的特征向量,将其作为EKF的测量值,降低EKF测量值对特征值的敏感度。为验证算法有效性,搭建四旋翼无人机实验平台,实测实验结果表明,该算法能为无人机提供高精度、实时的姿态信息,实现了无人机的稳定飞行。 相似文献
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基于条件随机森林的非约束环境自然笑脸检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为减少非约束环境下头部姿态多样性对笑脸检测带来的不利影响,提出一种基于条件随机森林(Conditional random forests,CRF)的笑脸检测方法.首先,以头部姿态作为隐含条件划分数据空间,构建基于条件随机森林的笑脸分类器;其次,以K-Means聚类方法确定条件随机森林分类器的分类边界;最后,分别从嘴巴区域和眉眼区域采集图像子块训练两组条件随机森林构成层级式结构进行笑脸检测.本文的笑脸检测方法在GENKI-4K、LFW和自备课堂场景(CCNU-Classroom)数据集上分别取得了91.14%,90.73%和85.17%的正确率,优于现有基于支持向量机、AdaBoost和随机森林的笑脸检测方法. 相似文献