基于面积比的人脸姿态估计方法研究，杭飞，，本文提出一种基于面积比的人脸姿态估计方法，先分析人脸姿态发生变化时特征点之间形成的三角形的面积变化，再应用BP神经网络对位�

在许多三维人脸应用中,人脸姿态校正是数据预处理过程中的重要一步.针对三维人脸顶点法向量的分布特性,提出一种基于鼻子区域检测的三维人脸姿态自动化校正方法.首先,对三维人脸顶点法向量进行无监督聚类,将具有相似属性的三维人脸顶点聚集到一类;然后提出一种基于无向图的三维人脸分割算法,将三维人脸分割成为若干区域,每个区域使用平均自旋图描述;再使用支持向量机分类器挑选鼻子区域,并根据模板三维人脸的姿态,对输入人脸进行三维仿射变换;最后通过迭代最近点算法获得精确的姿态校正结果.实验结果表明,该方法优于已有方法.

针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题，提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法。通过 Adrian bulat人脸特征点定位器和 Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点，确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长，在指定z轴旋转角度下，使用修正牛顿法通过模型的旋转、平移及缩放变换对齐模型和图像中人脸五官角点，得到该角度下模型绕x轴、F轴的旋转角度及绕z轴候选角度下的损失函数值，根据最小损失函数值确定人脸绕3个轴旋转的最佳值。实验结果表明，该方法能够快速估计自遮挡的大姿态角度人脸，在公共人脸库 MulTI-pie BIW1和AFLW上的平均误差分别为3.79°437°和6.04°，明显高于同类人脸姿态估计算法，具有较好的实用性能。

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人脸多属性三维姿态识别源代码

point-04 人脸库。 俯仰0度、15度、30度、60度、90度，左右0度、15度、30度、45度、60度、75度、90度。共2790张图片。

该文档总结了当前人脸姿态估计的研究现状，及其所使用的方法，包括识别率，及其角度误差。

Pointing Data数据库包含 个人的图像, 每个人有 个序列的 张不同姿态时的图像. 数据库中的人的皮肤颜色并不相同. 头部的姿态在水平方向上从正面到全侧面的 种姿态, 垂直方向上有 种姿态. 采集人的年龄在20岁到40岁之间. 头部的位置手工切割得到. N. Gourier, D. Hall, J. L. Crowley Estimating Face Orientation from Robust Detection of Salient Facial Features Proceedings of Pointing 2004, ICPR, International Workshop on Visual Observation of Deictic Gestures, Cambridge, UK