基于改进LPP的头部姿态估计方法
基于深度神经网络的头部姿态估计研究
基于深度神经网络的头部姿态估计研究随着科技的飞速发展，人工智能已经成为了未来发展的重要方向。
深度学习技术作为人工智能的重要分支，在计算机视觉、自然语言处理以及语音识别等方面已经获得了巨大的成功。
其中，基于深度学习技术的头部姿态估计也引起了广泛的关注。
本文将结合相关文献，探讨头部姿态估计的相关问题和深度神经网络在该领域的应用。
一、头部姿态估计的背景和意义头部姿态估计是指对人类头部的三维方向进行估计，这个三维方向包括俯仰角、偏航角和翻滚角。
头部姿态估计的应用广泛，比如在虚拟现实、安防监控、自动驾驶等领域都有重要的作用。
例如，在虚拟现实中，人们能够通过头部姿态的估计来实现视角的转换，从而获得更加真实的虚拟环境体验。
在自动驾驶方面，车辆可以利用车内的相机来估计乘客的头部姿态，从而判断他们是否处于醒着的状态，从而提供更加安全的驾驶体验。
因此，头部姿态估计在人工智能发展中具有十分重要的意义。
二、基于深度学习的头部姿态估计在深度学习技术的应用中，深度神经网络已经成为了众多计算机视觉任务的利器。
在头部姿态估计领域，基于深度神经网络的方法也取得了一定的成果。
其中，研究人员主要关注从图像中提取头部方向的特征，以及如何训练深度神经网络以提高头部姿态估计的精度。
一般来说，头部姿态估计的图像输入都是二维图像。
在这种情况下，估计三维头部方向会更加困难。
因此，研究人员通常采用多个视角的相机来进行头部姿态估计。
例如，通过在每个视角中使用相机，可以将头部方向从三维降到二维。
然后将这些二维特征送入深度神经网络中，以估计头部方向。
这样可以利用深度学习技术中的卷积神经网络来实现对头部姿态的准确估计。
此外，利用深度学习技术的优势，研究人员提出了几种不同的方法来改善头部姿态估计的精度。
例如，使用变分自编码器（VAE）来学习图像的特征空间，以提高特征的可重复性和可分类性。
还有一些研究人员提出了一种新的深度学习技术，用于估计人们的头部姿态。
这种方法包括利用多个视角的图像来建立深度神经网络，并使用大量的数据进行训练，以提高估计头部方向的准确性。
人机交互系统的头部姿态识别算法分析
人机交互系统的头部姿态识别算法分析摘要：人机交互系统的快速发展在许多领域带来了巨大的影响。
头部姿态识别作为人机交互系统中重要的一部分，可以实现无需接触的、自然而然的交互方式。
本文对头部姿态识别算法进行了综合分析，并对其中的关键技术进行了详细探讨。
首先介绍了头部姿态识别算法的基本原理和应用场景，然后详细分析了目前较常用的基于模型驱动方法和基于特征点法的头部姿态识别算法，并对它们的优缺点进行了比较。
最后，对头部姿态识别算法未来的发展方向进行了展望。
1. 引言人机交互系统是指通过人与计算机之间的交流和互动，实现人类对计算机系统的控制和信息的交流。
它已经应用到了许多领域，例如虚拟现实、游戏、人脸识别等。
头部姿态识别作为人机交互系统中的一个重要方面，可以通过检测和分析人类头部的姿态信息来实现快速响应和智能交互。
2. 头部姿态识别算法的基本原理头部姿态识别算法是通过摄像头或其他传感器捕捉人类头部的图像或数据，然后通过图像处理和姿态估计技术来解析头部的姿态信息。
其基本原理可分为两种方法：基于模型驱动方法和基于特征点法。
2.1 基于模型驱动方法基于模型驱动方法是指通过建立头部姿态模型来实现头部姿态的识别和跟踪。
这种方法需要先建立一个头部姿态模型，然后通过多种图像处理算法对头部图像进行分析和匹配，从而得到头部的姿态信息。
常用的头部姿态模型包括3D模型和2D模型。
其中，3D模型一般利用摄像头采集的三维图像数据来构建，可以更准确地获取头部的位置和姿态信息。
而2D模型则是通过对头部图像进行特征点标注，并利用特征点间的距离和角度信息来表示头部的姿态。
2.2 基于特征点法基于特征点法是通过检测头部图像中的特征点，并通过特征点之间的位置和运动进行头部姿态的估计。
这种方法不需要建立复杂的姿态模型，只需要标注头部图像中的关键特征点，例如眼角、嘴角、鼻子等，然后通过计算特征点之间的距离和角度来得到头部的姿态信息。
由于该方法更加简单直观，因此在实际应用中被广泛使用。
基于卷积神经网络模型的头部姿态估计方法研究
基于卷积神经网络模型的头部姿态估计方法研究基于卷积神经网络模型的头部姿态估计方法研究摘要：近年来，头部姿态估计技术在计算机视觉领域中得到了广泛的研究和应用。
本文针对头部姿态信息在人脸识别、动作捕捉等领域的重要性，基于卷积神经网络模型，提出了一种头部姿态估计的方法。
通过构建合适的训练数据集，利用深度卷积神经网络模型对头部姿态进行预测，并通过实验验证了方法的有效性。
结果表明，所提出的方法能够准确地估计头部的姿态。
1. 引言头部姿态估计是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它在人脸识别、动作捕捉、虚拟现实等领域都有广泛的应用。
头部姿态信息可以提供丰富的人脸形态信息，有助于人脸识别系统进行更精准的识别。
此外，头部姿态信息也可以用于动作捕捉，实现对人体动作的精准捕捉和分析。
因此，研究头部姿态估计方法具有重要的理论和应用价值。
2. 相关工作在过去的几十年中，研究者们提出了许多头部姿态估计方法。
传统的方法主要基于特征点匹配和统计机器学习等技术。
这些方法需要手工提取头部特征点，然后利用相应的算法进行姿态估计。
然而，由于头部的姿态变化复杂多样，传统方法在复杂场景下容易受到光照、遮挡等因素的干扰，导致姿态估计准确率较低。
为了解决这个问题，研究者们开始尝试使用深度学习方法进行头部姿态估计。
3. 方法设计本文提出的头部姿态估计方法基于卷积神经网络模型。
具体而言，我们构建了一个包含大量头部图像和标注姿态的训练数据集。
然后，我们使用卷积神经网络模型对训练数据进行训练，学习到头部姿态的特征表示。
在实际应用中，我们输入一张头部图像到训练好的模型中，模型将输出头部的姿态估计结果。
4. 实验及结果分析为了验证所提出的方法的有效性，我们利用公开的头部姿态数据集进行实验。
实验结果表明，所提出的方法在头部姿态估计方面具有较高的准确率。
与传统方法相比，所提出的方法具有更好的鲁棒性，能够在复杂场景下进行准确的姿态估计。
5. 总结与展望本文基于卷积神经网络模型提出了一种头部姿态估计方法，并通过实验证明了方法的有效性。
头部姿态估计算法
如何实现精准头部姿态估计算法头部姿态估计算法是计算机视觉领域中一个重要的分支，主要用于实现人脸识别、动作捕捉、交互式游戏等应用。
本文将介绍实现精准头部姿态估计算法的关键步骤和技术要点。
首先，要获取头部姿态估计所需的图像数据。
传统方法是使用RGB 相机拍摄人脸图像，但是此方法容易受到光线、角度等因素的影响，导致精度不高。
为此，近年来出现了通过用红外线获取深度信息的3D 相机，可以更准确地获取人脸三维形态数据。
其次，要通过计算机视觉技术进行姿态估计。
常用的方法有基于特征点和神经网络的方法。
特征点方法是先通过机器学习算法训练一组特征点，然后提取人脸图像中的特征点，通过特征点的位置变化计算头部的姿态。
神经网络方法是通过深度学习技术构建一个神经网络模型，直接输出头部的三维旋转角度。
两种方法各有优缺点，根据实际情况进行选择。
最后，要进行姿态的调整和优化。
由于姿态估计算法的精度有限，为了提高精度，需要通过一些手段进行姿态的调整和优化。
常用的方法有姿态预测、滤波和反馈控制等。
综上所述，实现精准头部姿态估计算法需要充分考虑数据获取、算法选择和姿态优化等关键因素。
有了这些技术支持，我们可以更准确地捕捉人体动作特征，为各种应用场景提供更加优质的用户体验。
使用计算机视觉技术实现姿态估计的方法与技巧
使用计算机视觉技术实现姿态估计的方法与技巧在计算机视觉领域，姿态估计是指通过分析图像或视频，确定物体或人体在三维空间中的姿态。
姿态估计在许多应用中都起到至关重要的作用，如人机交互、虚拟现实、动作捕捉等。
本文将介绍一些常用的方法和技巧，以实现有效的姿态估计。
首先，姿态估计中最常用的方法之一是基于模型的方法。
这种方法通过建立一个数学模型来描述物体或人体的姿态。
例如，对于人体姿态估计，可以使用人体骨架模型或关节模型。
通过检测图像中的关键点或关键线段，可以根据已知的模型进行匹配和重建，从而获得姿态信息。
优点是具有较高的准确性和可靠性，缺点是需要先建立模型并进行训练，对于复杂的场景和姿态变化较大的情况可能效果不佳。
其次，基于深度学习的方法近年来得到了广泛应用。
深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络来学习和提取特征。
对于姿态估计，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并结合回归或分类方法，得到姿态估计结果。
与传统方法相比，基于深度学习的方法不需要手工设计特征，具有很强的自学习能力，能够处理复杂的场景和姿态变化。
但是，基于深度学习的方法通常需要大量的标注数据和计算资源，并且对数据的质量和多样性十分敏感。
此外，结合传感器的方法也是实现姿态估计的重要手段之一。
传感器如惯性测量单元（IMU）、摄像头、深度相机等可以提供额外的信息，用于补充和辅助姿态估计。
例如，通过结合摄像头和IMU，可以融合视觉和惯性信息，实现更准确的姿态估计。
这种方法可以有效地解决某些场景中的模糊特征或遮挡问题，提高姿态估计的鲁棒性。
另外，姿态估计还可以结合传统的特征检测和跟踪方法。
例如，通过检测人体的关键点，如头部、肩膀、肘部等，可以跟踪关键点的运动轨迹，从而估计人体的姿态。
这种方法不需要模型训练和复杂的深度学习算法，具有较低的计算成本，对于实时性要求较高的应用场景很有优势。
然而，传统方法在处理复杂的场景和姿态变化较大的情况时可能存在一定的局限性。
人脸识别技术中的姿态估计方法详解
人脸识别技术中的姿态估计方法详解近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，人脸识别技术成为了热门的研究领域。
而在人脸识别技术中，姿态估计方法的应用越来越受到重视。
姿态估计方法可以帮助识别系统更准确地识别人脸，提高识别的准确性和鲁棒性。
本文将详细介绍人脸识别技术中的姿态估计方法。
姿态估计方法是指通过分析人脸的姿态信息，包括头部的旋转角度、俯仰角度和侧倾角度等，来判断人脸的朝向。
这对于人脸识别技术来说至关重要，因为人脸在不同的朝向下会有不同的表情和外貌特征，如果识别系统无法准确判断人脸的朝向，就会影响识别的准确性。
在人脸识别技术中，姿态估计方法主要有两种：基于特征点的方法和基于深度学习的方法。
基于特征点的方法是指通过提取人脸图像中的特征点，然后根据特征点的位置关系来估计人脸的姿态。
这种方法需要先进行人脸检测，然后再提取特征点。
常用的特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位。
通过计算特征点之间的距离和角度，可以得到人脸的姿态信息。
这种方法的优点是计算简单，速度快，但是对于复杂的姿态变化和遮挡情况下的人脸识别效果较差。
基于深度学习的方法是指利用深度神经网络来直接学习人脸的姿态信息。
这种方法通过训练大量的人脸图像数据，使得网络能够自动学习到人脸的姿态特征。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络等。
这种方法的优点是能够处理复杂的姿态变化和遮挡情况下的人脸识别问题，但是需要大量的训练数据和计算资源。
除了基于特征点和深度学习的方法，还有一些其他的姿态估计方法被广泛应用于人脸识别技术中。
例如，基于模型的方法是指通过建立数学模型来描述人脸的姿态变化规律。
这种方法通过建立数学模型，可以根据人脸图像的特征来估计人脸的姿态。
另外，基于纹理的方法是指通过分析人脸图像中的纹理信息，来估计人脸的姿态。
这种方法通过分析人脸图像的纹理特征，可以得到人脸的姿态信息。
总的来说，姿态估计方法在人脸识别技术中起到了重要的作用。
通过准确地估计人脸的姿态，可以提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
基于改进HopeNet的头部姿态估计方法
基于改进HopeNet的头部姿态估计方法
张立国;胡林
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2024(34)5
【摘要】针对基于无需先验知识的头部姿态估计算法在复杂背景图像和多尺度图像场景下精度较差的问题,提出了一种基于改进HopeNet的头部姿态估计方法。
首先在主干网络结构上增加特征融合结构使得模型能够充分利用网络的深层特征信息与浅层特征信息,提升模型的特征解析力;然后在主干网络的残差结构中增加特征压缩激励模块,使得网络能够自适应学习不同特征层重要程度的权重信息,让模型更加关注目标信息。
实验结果表明,相较于HopeNet,本文方法在AFLW2000数据集上精度提升了31.15%,平均误差降到4.20°,同时在复杂背景图像场景下有较好的鲁棒性。
【总页数】10页(P486-495)
【作者】张立国;胡林
【作者单位】燕山大学测试计量技术与仪器重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于改进LPP的头部姿态估计方法
2.一种基于改进的LEA头部姿态估计方法
3.基于深度学习的头部姿态估计方法研究
4.基于改进ResNeSt的头部姿态估计方法
5.基于残差网络的实时头部姿态估计方法研究与应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于LPN改进的轻量化姿态估计方法ULPN
基于LPN改进的轻量化姿态估计方法ULPN
高彦彦;任好盼;危德健
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2024(52)2
【摘要】在人体姿态估计过程中,往往采用复杂的网络结构实现较好的预测性能,但是模型实际推理速度较慢。
针对该问题,论文提出了新的轻量化姿态估计网络ULPN,采用轻量化姿态估计网络LPN作为基础,利用改进的轻量化网络和新型的轻量化瓶颈模块提升模型推理效率。
论文提出了基于Ghost卷积模块和注意力机制模块GCB的新型轻量化瓶颈模块,减少冗余的特征图同时对全局建模。
利用连续卷积层代替池化层能够保存更多有效信息,采用分组卷积降低模型的计算负载,同时基于轻量化瓶颈模块提出了轻量化姿态估计网络ULPN。
该算法在相似的预测精度下,能够有效降低模型的计算负载,较好地进行实时人体姿态估计。
【总页数】6页(P502-506)
【作者】高彦彦;任好盼;危德健
【作者单位】32738部队;北京理工大学计算机学院;字节跳动有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于非局部高分辨率网络的轻量化人体姿态估计方法
2.基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法
3.基于HRNet的轻量化人体姿态估计网络
4.基于自适
应特征感知的轻量化人体姿态估计5.融合自我知识蒸馏和卷积压缩的轻量化人体姿态估计方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的头部姿态估计
基于深度学习的头部姿态估计贺飞翔;赵启军【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2016(26)11【摘要】Head pose estimation has been widely used in the field of artificial intelligence,pattern recognition and intelligent human-com-puter interaction and so on. Good head pose estimation algorithm should deal with light,noise,identity,shelter and other factors robustly, but so far how to improve the accuracy and robustness of attitude estimation remains a major challenge in the field of computer vision. A method based on deep learning for pose estimation is presented. Deep learning with a strong learning ability,it can extract high-level im-age features of the input image by through a series of non-linear operation,then classifying the input image using the extracted feature. Such characteristics have greater differences in pose,while they are robust of light,identity,occlusion and other factors. The proposed head pose estimation is evaluated on the CAS-PEAL data set. Experimental results show that this method is effective to improve the accu-racy of pose estimation.%头部姿态估计在人工智能、模式识别及人机智能交互等领域应用广泛。
一种基于改进的LEA头部姿态估计方法
一种基于改进的LEA头部姿态估计方法
李维清;陈锻生
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2011(30)11
【摘要】局部嵌入分析(LEA)是图嵌入化的局部线性嵌入(LLE)方法.在头姿态估计问题上,选择局部邻域时只考虑属于同一类的姿态,但失去了相邻姿态的几何拓扑信息.为此,提出一种改进的邻域选择方法,充分利用先验姿态信息,使降维后的流形更加平滑,同类姿态互相靠近,不同类姿态之间的距离随着姿态差值变大而增大,且能够使训练及测试样本的低维流形更加靠近,降低了估计误差.在Facepix人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性.
【总页数】4页(P37-40)
【作者】李维清;陈锻生
【作者单位】华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021;华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于改进LPP的头部姿态估计方法 [J], 陈书明;陈锻生
2.一种改进的AAM头部姿态估计算法 [J], 向顺灵;马海英
3.基于随机森林的实时头部姿态估计方法 [J], 陶丽君
4.一种基于监督流形学习的头部姿态估计方法 [J], 刘勇
5.一种改进的自适应USQUE组合导航姿态估计方法 [J], 吕旭;胡柏青;徐大伟;李开龙;赵涛
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进的LPP_SIFT人脸识别算法
基于改进的LPP_SIFT人脸识别算法任成娟【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2013(041)003【摘要】Locality Preserving Projection-SIFT is an effective method which can extract the feature, but based on LPP is known to suffer from singular value problem. Therefore, using LPPSIFT of Singular Value Decomposition (SVD) was proposed(SVDLPPSIFT). In the algorithm, SIFT was used to extract feature. Then the data of the low dimensional sample space projection subspace were obtained according to the LPP method. In the algorithm , the sample data were projected on a non-singular orthogonal matrix to solve the problem of singular value. The experimental results demonstrate the efficacy of the SVD LPPSIFT approach for face recognition on Yale, ORL.%局部保持映射-尺度不变特征变换(LPP-SIFT)算法是一种有效的特征识别方法,但是基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题.为此,论文提出采用奇异值分解(SVD)的LPP-SIFT算法(SVD_LPP_SIFT).首先用尺度不变特征变换对样本选择特征；然后再根据LPP算法求出新样本空间的低维投影子空间.在算法中,样本数据将被映射到一个非奇异正交矩阵中,以此解决了奇异值问题.在Yale、ORL上实验,实验结果验证SVD_LPP_SIFT算法在人脸识别中的有效性.【总页数】4页(P469-471,501)【作者】任成娟【作者单位】宝鸡文理学院学院计算机科学系宝鸡721000【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于LPP_SIFT和巴氏距离相结合的人脸识别算法 [J], 任成娟2.基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法 [J], 柯鹏飞; 蔡茂国; 吴涛3.一种基于改进PCA和BP神经网络的人脸识别算法 [J], 岳也;王川龙4.基于改进LBP和DBN的人脸识别算法研究 [J], 吕秀丽;黄兆昊;白永强5.基于神经网络改进人脸识别算法 [J], 胡美姣;尚锐;王谙宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
头部姿态估计技术的研究及应用
头部姿态估计技术的研究及应用近年来，头部姿态估计技术逐渐成为计算机视觉领域中备受关注的研究方向之一。
这一技术能够在视频图像中对人类头部的位姿进行实时估计，为许多领域的应用带来了极大的便利。
本文将对头部姿态估计技术的背景、研究进展和应用进行探讨。
一、技术背景随着计算机视觉技术的不断发展，人的面部表情和头部姿态也成为了计算机视觉领域的重要研究内容。
头部姿态估计技术是其中的一项研究方向，它可以应用在虚拟现实、人机交互、生物医学工程等领域。
头部姿态估计可以通过计算机视觉技术来获取头部的旋转、偏转和转向等信息，这些信息对于人机交互和虚拟现实等领域的应用至关重要。
二、研究进展近年来，头部姿态估计技术取得了越来越多的研究成果。
现代头部姿态估计技术主要分为三类：基于特征点的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征点的方法基于特征点的方法是将头部的特征点作为姿态估计的依据。
这种方法的缺点是对特征点的精确度要求非常高，并且无法处理遮挡和模糊等情况。
2. 基于模型的方法基于模型的方法是使用头部的三维模型来进行姿态估计。
这种方法的缺点是需要预先建立头部的三维模型，并且该模型的适应性较差。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法则利用深度神经网络对头部姿态进行估计，这种方法能够处理复杂的场景和光照变化等问题。
目前，基于深度学习的头部姿态估计技术受到了广泛关注，并在人脸识别、身份认证、虚拟现实等领域中得到了广泛的应用。
三、应用场景头部姿态估计技术有着广泛的应用场景。
1. 人脸识别人脸识别是当前头部姿态估计技术中最为广泛的应用之一。
通过使用头部姿态估计技术，可以提高人脸识别的准确性和稳定性，特别是在光照不均匀或者人物移动的情况下。
2. 虚拟现实虚拟现实是近年来互联网应用的重点之一，头部姿态估计技术在虚拟现实领域中得到了广泛的应用。
基于头部姿态估计技术，可以实现用户在虚拟环境中的头部运动和头部姿态的变化，从而提高虚拟现实的真实感。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ＣＨＥＮ ｈ ． ｉ ｇ ＣＨＥＮ ａ ．ｈ ｎ Ｓ ｕｍ ｎ Ｄｕ ｎ ｓ ｅ ｇ
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ ｕ ｑａ ｎｖ ｒ ｔ ｏ ｈｎ ，Ｘｉ ｎ ６ Ｃ ｉ ） Ｓｈ ｏ ｏ ｍｐ ｔ ｃｅ ｅ ｄ ｃｎ ｌｇ ，Ｈ ａ ｉ Ｕ ｉ ｓｙ ｆ ｉ Ｃ ｒ ｎ ａ Ｔ ｏ ｅ ｉ Ｃ ａ ａ ２ ， ｈｎ ｍｅ ３ １ １ ０ ａ
４ １ ２ １ ｎ ｄ ｅ ｇ ２８ ０ １ Ｖ １ ２ Ｎ ． ３ １ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅ ｉ ａ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｒ ｇｎ ｉ
基于改进 Ｌ Ｐ的头部姿态估计方法 Ｐ
陈 书明 ， 陈锻 生
（ 华侨 大学 计 算机 科 学与 技 术学 院 ，福 建 厦 门 ３ １２） ６０ １
的效 果 。
关键 词： 局部 保持投 影 ；头部姿 态估计 ；偏 置距 离； 流形 学 习； 带权值 的主 成分分析 中图法分 类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３１ ４ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ ０７２ （０ １ １．２ ８０ １０ —０ ４ ２ １） ２４ １－５
Ｈｅ ｄｐ ｓ ｓｉ ｔ ｎ ｂ ｓ ｄｏ ｒ ｖ ｄＬＰ ａ ｏ ｅｅ ｔ ｍａｉ ａ ｅ ｎ ｉ ｏ ｍｐ ｏ ｅ Ｐ
０ 引 言
近 几 年 来 ， 形 学 习算 法及 其 应 用 研 究 已成 为 当前 机 器 流
学 习 和 计 算 机 视 觉 领 域 的 一 个 研 究 热 点 。 以此 同 时 ， 涌现 出
效 地 估 计 头 部 姿 态 。 Ｆ ｃＰｘ和 Ｐ ｉｔ ｇ ４头 部 姿 态 数 据库 在 ａｅ ｉ ｏ ｉ’ ｎｎ０ 做 了交叉对 比验证实验 。
１ Ｌ Ｐ算 法 Ｐ
局 部 保 持 投 影 算 法 １ｃｌ ｒｓｒｉｇ ｒ ｅｔ ｎ） Ｌ ｐ （ ａｉ ｐｅｅｖ ｏ ｃ ｏｓ是 ａ— ｏ ｔ ｙ ｎｐｊ ｉ
多 种 流 形 学 习 算 法 ，比如 流 形 嵌 入 学 习 （ ｃｌ ｎａ ｍｂｄ １ ａｙｌ ｅｒ ｏ ｌ ｉ ｅ ｅ— ｄ ｇ“ ｉ ） 普 拉 斯 投 影 （ｐａｉ ｉｅｍａ ｓ ｎ 、拉 １ ｌ ａ ｅ ｎ ｐ） ａ ｃｎ ｇ 、局 部 嵌 入 分 析
（ ｃｌ ｍｂｄ ｅ ｎｌｓ ） １ ａｙ ｅ ｅ ｄｄａ ａ ｉ 、以 及 局 部 保 持 投 影 （ ｃｌ ｒ— ｏ ｌ ｙｓ １ ａｔ ｐｅ ｏ ｉ ｙ
ｌｃ ｅ ｒｍｉ 子 特 征 函数 的 一 个 线 性 估 计 ，也 是 Ｌ ａｅＢ ｌａ 算 ｔ Ｅ算 法 （ ｐａｉ ｉ ｎ ｐ 的 一 种 线 性 表 现 形 式 ， 目标 是 保 持 数 据 １ ｌ ａ ｅ ｅ ｍａ） ａ ｃｎ ｇ 其 之 间 相 近 关 系 ，即 原 始 空 间 上 相 邻 的 数 据 点 在 低 维 空 间 上 也 保 持 相 应 的邻 近 关 系 。 定 高 维 样 本集 ｙ ’， 假 ＝ ］ … ｝ 有 Ⅳ ｃ ： 含
摘 要： 对 无监 督局 部保 持投 影 算法在 头部姿 态估计 上 的 高误 差性 和对噪 音 的敏 感性 的问题 ， 出一种 鲁棒 的局 部保持 针 提
投 影 算法 。其基 本 出发 点是先对 训练 的头部姿 态加 以姿 态标注 ，并获得 各个 头部姿 态 间的偏置距 离 ， 再对 所有 头部姿 态样 本点 进行异 常值 的度量 ， 练 出较 好 的线性 映射 矩 阵。 训 实验 结果表 明 ， 改进 的方 法 比传统 的 Ｌ Ｐ在 头部姿 态估计 上取得较好 Ｐ