[發(fā)明專利]一種基于隨機(jī)森林的頭部姿態(tài)估計(jì)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810638061.9
• 申請日: 2018-06-20
• 公開（公告）號(hào): CN108960302B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董延超;林敏靜;何士波;岳繼光
• 申請（專利權(quán)）人: 同濟(jì)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 蔡彭君

1.一種基于隨機(jī)森林的頭部姿態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，包括：

步驟S1：載入多張圖片，并導(dǎo)入各圖片的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)；

步驟S2：將所有已知特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)的圖片劃分為訓(xùn)練集和測試集，

步驟S3：采用訓(xùn)練集圖片訓(xùn)練得到最佳隨機(jī)森林模型，其中，所述最佳隨機(jī)森林模型用于根據(jù)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)得到估計(jì)頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)，

步驟S4：采用測試集圖片對訓(xùn)練后的隨機(jī)森林模型進(jìn)行測試，若測試誤差小于閾值，則執(zhí)行步驟S5，若為否，則返回步驟S1，

步驟S5：采用隨機(jī)森林模型對待估計(jì)圖片進(jìn)行視線估計(jì)；

所述特征點(diǎn)數(shù)據(jù)包括：

左臉特征點(diǎn)，共設(shè)置兩個(gè)，分別為第1特征點(diǎn)和第2特征點(diǎn)，

右臉特征點(diǎn)，共設(shè)置兩個(gè)，為第4特征點(diǎn)和第3特征，分別與左臉特征點(diǎn)對稱，

豎向特征點(diǎn)，共設(shè)置四個(gè)，由上至下豎直分布于鼻尖，分別為第5特征點(diǎn)、第6特征點(diǎn)、第7特征點(diǎn)和第8特征，

所述頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)包括：頭部俯仰角、方位角和翻滾角；

所述采用訓(xùn)練集圖片訓(xùn)練得到最佳隨機(jī)森林模型，包括：

步驟S31：載入訓(xùn)練集圖片的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)，

步驟S32：根據(jù)各訓(xùn)練集圖片的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)得到對應(yīng)圖片臉部特征，

步驟S33：利用訓(xùn)練集圖片的臉部特征和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林進(jìn)行回歸分析，訓(xùn)練得到最佳隨機(jī)森林模型，以找到根據(jù)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)得到估計(jì)頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)系；

所述臉部特征包括：

橫向長度比特征，包括：

cha_l

其中：l_ij為第i特征點(diǎn)至第j特征點(diǎn)之間的距離，cha_l前8個(gè)長度比的平均值，橫向角度比特征，包括：

cha_∠

其中：∠ijk為以第i特征點(diǎn)、第j特征點(diǎn)和第k特征點(diǎn)構(gòu)成的三角形中，以第j特征點(diǎn)為頂點(diǎn)的角度值，cha_∠為前7個(gè)角度比的平均值，

縱向長度比特征，包括：

其中：l_ij為第i特征點(diǎn)至第j特征點(diǎn)之間的距離，

特征點(diǎn)向量與坐標(biāo)軸夾角，包括：

其中：為向量l_ij與水平軸的夾角的角度值，為向量l_ij與豎直軸的夾角的角度值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隨機(jī)森林的頭部姿態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S1具體為：通過三維建模軟件生成多張已知特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)的圖片。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于隨機(jī)森林的頭部姿態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S1包括：

步驟S11：三維建模軟件生成多張三維人像；

步驟S12：獲取三維人像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)；

步驟S12：根據(jù)三維人像導(dǎo)出平面圖片。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于隨機(jī)森林的頭部姿態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟S4中測試過程具體包括：

步驟S41：載入測試集圖片的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)際頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)；

步驟S42：根據(jù)各測試集圖片的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)得到對應(yīng)圖片臉部特征；

步驟S43：將測試集圖片的臉部特征作為訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型的輸入，得到估計(jì)頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)。