基于AAM和T型结构的人脸3D姿态估计
刘春生，常发亮，陈振学，李 爽
【摘 要】摘要：在分析已有的人脸姿态估计方法基础上，提出了一种基于主动表观模型（AAM）和T型结构的人脸3D姿态估计方法。对多姿态的人脸样本进行训练，得到多姿态的AAM模板集；利用训练得到的多姿态的AAM模板集进行最佳模板匹配，并对人脸的特征点进行精确定位；用人脸的双眼和嘴部构建T型模型，进行人脸3D姿态的参数估计。实验结果表明，该方法能适应较大的姿态旋转角度，并具有良好的姿态估计精度。 【期刊名称】计算机工程与应用 【年(卷),期】2012(048)025 【总页数】5
【关键词】主动表观模型；人脸姿态估计；特征点定位；T形结构；人脸检测 LIU Chunsheng,CHANG Faliang,CHEN Zhenxue,et al.3D face pose estimation method based on active appearance model and T-structure.Computer Engineering andApplications,2012,48（25）：163-167.
1 引言
人脸姿态估计，就是根据人脸图像确定人脸在3D空间中姿态参数的过程，是模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向，广泛地应用于人机交互、虚拟现实以及司机疲劳检测系统等方面。然而由于图像的2D特性，人脸的非刚性和个体差异等因素影响，要精确地估计人脸3D姿态仍充满挑战。
近十年来，许多学者在人脸姿态估计方面做出了自己的贡献。Ishawa等[1]通
基于AAM和T型结构的人脸3D姿态估计
基于AAM和T型结构的人脸3D姿态估计刘春生，常发亮，陈振学，李爽【摘要】摘要：在分析已有的人脸姿态估计方法基础上，提出了一种基于主动表观模型（AAM）和T型结构的人脸3D姿态估计方法。对多姿态的人脸样本进行训练，得到多姿态的AAM模板集；利用训练得到的多姿态的AAM模板集进行最佳模板匹配，并对人脸的特征点进行精确定位；用人脸
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