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基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计
被引量:
3
1
作者
崔汪莉
卫军胡
+1 位作者
纪鹏
刘哲
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期71-76,共6页
在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值...
在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。
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关键词
三维头部姿态估计
肤色权值
高斯
权值
局部梯度方向直方图
非线性支持向量回归机
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职称材料
题名
基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计
被引量:
3
1
作者
崔汪莉
卫军胡
纪鹏
刘哲
机构
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
西安交通大学机械工程学院
西安邦威电子科技有限公司
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期71-76,共6页
文摘
在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。
关键词
三维头部姿态估计
肤色权值
高斯
权值
局部梯度方向直方图
非线性支持向量回归机
Keywords
3D head pose estimation
skin-color weights
Gaussian weight
localized gradient orientation histogram
nonlinear support vector regression
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计
崔汪莉
卫军胡
纪鹏
刘哲
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
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