计算机工程

作者：付齐, 谢凯, 文畅, 贺建飚

单位：1. 长江大学 电子信息学院, 湖北 荆州 434023;2. 长江大学 电工电子国家级实验教学示范中心, 湖北 荆州 434023;3. 长江大学 西部研究院, 新疆 克拉玛依 834000;4. 长江大学 计算机科学学院, 湖北 荆州 434023;5. 中南大学 计算机学院, 长沙 410083

关键词：遮挡感知,几何感知,头部姿态估计,亮度均衡,人脸检测

基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金（2020D01A131）；湖北省自然科学基金（2021CFB119）。

头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用，但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响，导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法，在预处理阶段采用多任务卷积神经网络进行人脸检测，减小背景环境的干扰，并进行图像增强操作以减小光照变化带来的影响。设计面部遮挡感知网络感知人脸的遮挡区域，从而提取信息量丰富的未遮挡面部特征。为充分利用面部的几何信息，采用堆叠胶囊自编码器对人脸各部分的姿态和位置进行编码，得到面部各部分间的几何关系。实验结果表明，该方法在AFLW2000数据集和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为3.91和3.55，能有效提高头部姿态估计准确率，在复杂环境下的鲁棒性较好。

来源：2023年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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