基于特征點識別的頭部姿態(tài)計算

喬體洲 戴樹嶺

(北京航空航天大學 自動化科學與電氣工程學院，北京100191)

頭部姿態(tài)計算技術是一種利用光學、電磁學、計算機等理論和設備分析人類頭部姿態(tài)參數(shù)的技術，是人體姿態(tài)識別的重要分支之一，也是人機交互領域的重要研究領域之一.使用電磁跟蹤設備是工業(yè)應用領域比較成熟的方案，但是對環(huán)境要求比較苛刻.基于光學測量的方案應用潛力已經(jīng)顯現(xiàn)，隨著計算機技術的不斷進步，以計算機視覺技術為基礎進行頭部姿態(tài)計算的研究越來越多地受到人們的重視.

雖然基于二維圖像數(shù)據(jù)的相關研究是熱點之一[1－2]，但是在實際應用中容易受到環(huán)境光亮度變化、遮擋、面部表情變化等影響，穩(wěn)定性較差，而且計算速度較慢[3].利用深度圖像信息計算頭部姿態(tài)可有效避免受環(huán)境光變化的影響，但是目前已有的一些依靠深度信息的方法[4－7]計算頭部姿態(tài)的研究存在計算速度和識別成功率相互制約的問題，且不能完全解決遮擋、面部表情變化、數(shù)據(jù)噪聲等問題.由于隨機森林[8]能夠高效地處理大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)，還具有很高的運行速度和廣泛的適用性等特點[9－10]，將隨機森林應用于基于計算機視覺技術的頭部姿態(tài)計算可以相對容易地實現(xiàn)計算速度和性能之間的平衡[11－14]，但是由于隨機森林的圖像特征、二元測試的決策函數(shù)、度量函數(shù)等的選取對于噪聲和干擾敏感程度不一致，以及對特征的辨識度不同，在實現(xiàn)高識……