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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。
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