【摘 要】
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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
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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
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