【摘 要】
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头部姿态估计在人机交互和辅助驾驶等应用中起着重要作用。然而，受光照变化、部分遮挡以及不同面部外观差异等因素影响，导致头部姿态估计的准确率不高。针对以上问题，提出了一种遮挡感知和几何感知模型下的头部姿态估计方法。在预处理阶段，采用多任务卷积神经网络进行人脸检测，以减小背景环境的干扰，再对图像进行图像增强操作以减小光照变化的影响。为解决部分遮挡问题，设计了面部遮挡感知网络，感知人脸的遮挡区域，以提取信
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2020D01A131）； 湖北省自然科学基金项目（2021CFB119）；
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头部姿态估计在人机交互和辅助驾驶等应用中起着重要作用。然而，受光照变化、部分遮挡以及不同面部外观差异等因素影响，导致头部姿态估计的准确率不高。针对以上问题，提出了一种遮挡感知和几何感知模型下的头部姿态估计方法。在预处理阶段，采用多任务卷积神经网络进行人脸检测，以减小背景环境的干扰，再对图像进行图像增强操作以减小光照变化的影响。为解决部分遮挡问题，设计了面部遮挡感知网络，感知人脸的遮挡区域，以提取信息量丰富的未遮挡面部特征。为适应面部外观差异，充分利用面部的几何信息，采用堆叠胶囊自编码器对人脸各部分的姿态和位置进行编码，得到面部各部分间的几何关系，使头部姿态估计达到更加精准的效果。在AFLW2000数据集和BIWI数据集上进行测试，平均绝对误差分别为3.91和3.55，此外，设计了消融实验来验证模型中遮挡感知块和几何感知块的有效性。实验结果表明，该方法有效提高了头部姿态估计的精度，对光照变化、部分遮挡以及外观差异等具有一定的鲁棒性。
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