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1.
基于深度学习的三维点云头部姿态估计
肖仕华, 桑楠, 王旭鹏
计算机应用
2020, 40 (4):
996-1001.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019081479
快速、可靠的头部姿态估计算法是高级人脸分析任务的基础。为了解决现有算法存在的光照变化、遮挡、姿态尺度较大等问题，提出一种新的深度学习框架HPENet。该网络以点云数据为输入，首先通过最远点采样算法提取点云结构中的特征点，以特征点为球心，将不同半径的球体内的点构成多个分组，用于后续的特征描述；然后采用多层感知器和最大池化层实现点云的特征提取，提取的特征通过全连接层输出预测的头部姿态。为了验证HPENet的有效性，在公共数据集Biwi Kinect Head Pose上进行测试。实验结果显示，HPENet在俯仰角、侧倾角和偏航角上的误差分别为2.3°、1.5°、2.4°，平均每帧的时间消耗为8 ms。与其他优秀算法相比，所提方法在准确度和计算的复杂度方面都具有更好的性能。
参考文献 |
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