头部姿态估计技术研究综述.pdf

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1、第３３卷第６期泉州师范学院学报Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．６２０１５年１２月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＤｅｃ．２０１５头部姿态估计技术研究综述陈书明１，陈美玲２（１．龙岩学院信息工程学院，福建龙岩３６４０１２；２．龙岩学院信息网络中心，福建龙岩３６４０１２）摘要：视频头部姿态实时估计研究缺乏系统、详尽的综述性成果，文章针对当前国内外此方面的研究情况，首先介绍头部姿态估计的基本问题及主流方法，然后对每种方法进行性能的比较，围绕视频头部姿态实时估计方法展开分析，并对头部姿态的三维图

2、像深度进行系统的分析及阐述．关键词：头部姿态估计；计算机视觉；实时估计中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ文章编号：１００９－８２２４（２０１５）０６－００７８－０８DOI:10.16125/j.cnki.1009-8224.2015.06.015［１］［２］近些年来，头部姿态估计作为动机检测、人脸识别研究中的一项关键技术，已经成为计算机视觉领域一大研究热点，引起越来越多科研工作者的关注．其中，在人脸识别领域中最具指导意义的ＦＥ－［３］ＲＥＴ和ＦＲＶＴ２００２测试报告中指出：许多人脸识别系统对于正面的人

3、脸图像能够表现出很好的识别性能，但是对于越来越多的人脸姿态角度，它的识别准确率会严重下降．解决头部姿态估计问题是提高人脸识别系统性能的一个重要的途径．头部姿态不仅可以反映人的思维意识，还可以反映人脸朝向和眼睛的注视方向．因此，头部姿态估计也是人际交互及心理意识理解领域中的一个重要组成部分．近些年来，虽然越来越多的学者研究头部姿态估计这一课题，但系统综述文献却不多．国外，Ｍｕｒ－［４］ｐｈｙ－Ｃｈｕｔｏｒｉａｎ等人于２００９年发表第一篇头部姿态估计综述论文，该论文虽详细阐述了２００９年以前的头部姿态估计方法及

4、研究状况，但基本都是基于静态头部姿态数据库方面的研究，没有详细地阐述视［５］频头部姿态实时估计方面知识，也缺少对三维图像头部姿态估计方法的总结．国内，唐云祁等人于２０１４年发表一篇关于头部姿态研究综述论文，在视频实时头部姿态估计方面也未曾介绍．本文参考国内外此方面研究近况，针对上述问题进行总结及阐述．１头部姿态估计１．１头部姿态的表示在计算机视觉中，头部姿态是某一时刻头部的特写，也是人的头部相对某个坐标轴偏转程度的某一状态．因而，头部姿态估计是从数字图像或视频图像中推断出人的头部偏转角度的过程．一般地，从姿

5、态估计精度上看，可以把头部姿态估计方式分为两大类：粗估计方式和细估计方式．在粗估计方式上，头部姿态估计是粗糙地估计出人的头部偏转方向的过程，比如头部向左偏转或向上偏转等．在细估计方式上，头部姿态估计是在三维空间上对头部偏转的精确度量，也就是头部相对于某一坐标平面的偏转角度的推断过程．理想情况下，在三个坐标轴中，头部姿态记为：围绕于Ｘ轴（Ｐｉｔｃｈ方向）头部姿态范围图１人的头部姿态图为－９０°～９０°，围绕Ｙ轴（Ｒｏｌｌ方向）头部姿态范围为－９０°～９０°、围绕Ｚ像及三个偏转方向轴（Ｙａｗ方向）头部姿态范围为

6、－９０°～９０°，具体如图１所示．但事实上，成Ｆｉｇ．１Ｈｕｍａｎｈｅａｄｐｏｓｅｉｍａｇｅａｎｄｔｈｒｅｅｄｅｆｌｅｃｔｉｏｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ年人头部偏转范围是有限的，头部围绕于Ｘ轴头部姿态范围为－６０．４°～收稿日期：２０１５－０９－０２作者简介：陈书明（１９８２－），男，福建龙岩人，助教，硕士，主要从事人工智能及模式识别研究．第６期陈书明，等：头部姿态估计技术研究综述７９＋６９．６°，围绕Ｙ轴头部姿态范围为－４０．９°～３６．３°、围绕Ｚ轴头部姿态范围为－７９．８°～７５．３７°，具体图１所示．因

7、而，在一定程度上，头部姿态反映一个人眼睛注视方向或注意力方向．当人眼被遮挡时，通过头部姿态估计可以大致辨别出被观察者的注视方向；当人眼未被遮挡时，头部姿态将成为精确预测被观察者注视方向的必要条件．遗憾的是：头部姿势估计受很多因素影响，其中包括照相机失真、几何投影、灯光效果、面部表情、眼镜和帽子等配件．１．２头部姿态估计性能头部姿态估计性能是衡量一个姿态估计算法鲁棒性的评价指标，也是一项头部姿态估计的重要环节，头部姿态估计的评价指标包括平均绝对误差、平均准确率．１．２．１平均绝对误差在头部姿态估计中，平均绝对

8、误差是比较常用的一种评价指标，评价绝对误差是用来度量待测头部的检测角度与实际偏转角度的距离的平均角度，其计算机公式为ｎＭＥＡ＝∑ｆｉ－ｇｉ．（１）ｉ＝１其中：ｆｉ为第ｉ个测试样本判断角度，ｇｉ为为第ｉ个测试样本实际角度．１．２．２平均准确率平均准确率是头部姿态估计的另一项指标，是指平均误差在一定允许范围内，测试角度与实际角度的准确度平均率，其计算公式为ｎ１ＭＡ＝∑θｉ．（２）ｎｉ＝１其中：θｉ为若干个样本第ｉ次测