一种基于随机森林的头部位姿估计算法

摘要：

针对人头部位姿势估计问题,提出一种基于随机森林的头部位姿估计算法.对现有算法只能以高质量人脸深度图像为输入和对面部数据缺失敏感的缺陷,在随机森林分支节点分裂机制中,加入分类测度解决头部区域的分割,以及改进回归测度来估计头部位姿,提出结合两种测度的优化方法,同时在原有几何特征通道基础上加入纹理信息以优化识别率,完成构造基于随机森林的头部位姿估计模型.结合该算法搭建基于Xtion PRO的实时头部位姿估计软件系统进行实验,结果表明,提出的两种测度模型能够较好地解决头部分割和位姿估计问题,该系统能够实时准确的估计头部位姿,并对部分头部遮挡具有鲁棒性.

关键词：深度图像、头部位姿估计、监督学习、随机森林

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202318;福建省教育厅基金项目JA14259;福州市科技局平台项目2015-PT-91

在线出版日期：2016-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：29-34