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基于稀疏模型的人脸姿态估计
2013 年 7 月 图 学 学 报 July 2013
第 34 卷 第 4 期 JOURNAL OF GRAPHICS Vol.34 No.4
基于稀疏模型的人脸姿态估计
邱丽梅， 吴 龙， 晋芳伟， 熊昌炯
（三明学院物理与机电工程学院，福建 三明 365004 ）
摘 要：针对现有的人脸姿态估计方法易受“ 自遮挡”影响，采用改进的 ASM 算法
提取人脸特征点，并利用人脸形态的几何统计知识来估计人脸特征点的深度值。以人脸主要
特征点建立人脸稀疏模型，在利用相关人脸特征点近似估计人脸姿态后，通过最小二乘法精
确估计三维人脸空间姿态。实验结果表明，对于“ 自遮挡”情况，该方法仍有较好的估计结果，
与同类方法比较具有良好的姿态估计精度。
关 键 词：人脸姿态估计；稀疏模型；特征点；最小二乘
中图分类号：TP 391
文献标识码：A 文 章 编 号：2095-302X (2013)04-0094-04
Face Pose Estimation Based on Sparse Model
Qiu Limei, Wu Long, Jin Fangwei, Xiong Changjiong
( Department of Physics, Mechanical and Electric Engineering, Sanming University, Sanming Fujian 365004, China )
Abstract: The method of face pose estimation is vulnerable to ‘self-occlusion’ at present. To
solve this problem, an improved ASM algorithm is used to extract facial feature points, and the
geometric statistical knowledge of the face shape is used to estimate the depth of the facial feature
points. Then the sparse face model is established based on the main features of human face. After
estimating the face pose approximately with relevant face feature points, 3D space face pose is
estimated accurately via the algorithm of least-squares method. The
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