稳定的视频内头部姿态估计方法

摘要

传统基于特征点的头部姿态估计方法准确性依赖于3D人脸模型和特征点定位精度等因素,易导致姿态估计值不精确、波动性较大.针对姿态估计值不精确的问题,引入误差补偿方法,利用极端梯度提升拟合传统方法估计值的误差,将其与传统方法的结果叠加作为优化的姿态估计值;针对波动性较大的问题,定义视频内头部姿态估计的稳定性,提出基于余弦相似性的稳定性度量,衡量估计值是否反映真实值的变化趋势;引入自适应移动平均对姿态估计值进行平滑.实验结果表明,该方法能有效提高头部姿态估计的准确性和稳定性.