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針對(duì)目前基于學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)方法對(duì)訓(xùn)練樣本及設(shè)備要求較高的問(wèn)題，提出一種基于面部特征點(diǎn)定位的無(wú)需訓(xùn)練即能估計(jì)單幅圖像中人臉姿態(tài)的方法。通過(guò) Adrian bulat人臉特征點(diǎn)定位器和 Candide-3構(gòu)建稀疏通用人臉模型并獲得五官特征點(diǎn)，確定模型繞Z軸的旋轉(zhuǎn)范圍及搜索步長(zhǎng)，在指定z軸旋轉(zhuǎn)角度下，使用修正牛頓法通過(guò)模型的旋轉(zhuǎn)、平移及縮放變換對(duì)齊模型和圖像中人臉五官角點(diǎn)，得到該角度下模型繞x軸、F軸的旋轉(zhuǎn)角度及繞z軸候選角度下的損失函數(shù)值，根據(jù)最小損失函數(shù)值確定人臉繞3個(gè)軸旋轉(zhuǎn)的最佳值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠快速估計(jì)自遮擋的大姿態(tài)角度人臉，在公共人臉庫(kù) Multi-pie BIW1和AFLW上的平均誤差分別為3.79°437°和6.04°，明顯高于同類人臉姿態(tài)估計(jì)算法，具有較好的實(shí)用性能。
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