论文研究 基于自适应线性回归的头部姿态计算.pdf

减少训练样本数量和不使用任何硬件参数是目前头部姿态计算领域的最大挑战。针对这些挑战,提出一种仅需要54个训练样本的头部姿态估计方法。其基本思想是将关键点间的归一化距离作为输入特征向量,并利用一阶范数最小化稀疏地挑选出一组图片集,这些图片对应头部姿态的线性组合为测试图片的头部姿态。实验表明,该方法在不知道任何硬件参数的条件下,可以实现单方向上3°的头部姿态估计。此外,该方法也适用于不均匀光照条件和头部转动较大的情况,且计算精度高于其他相关方法。