一种基于级联回归的人脸3D姿态识别方法

摘要

本发明涉及一种基于级联回归的人脸3D姿态识别方法，其步骤包括：1）采集大量人脸图片数据，并标记出初始的关键点和3D姿态；2）通过对人脸图片数据进行训练，学得到粗回归器，然后以粗回归器的输出作为输入，学得到精回归器；3）给定待识别的人脸图片和对应的人脸位置，通过所述粗回归器将人脸3D姿态调整到真实姿态附近，并将人脸关键点调整到真实位置附近，通过所述精回归器得到精确的人脸3D姿态参数。本发明提出的由粗到精的级联回归算法，通过对大量样本进行学，以及多特征融合、多回归器融合的方式，极大地提高了算法的速度和鲁棒性，能够有效提高了人脸3D姿态识别的精度和速度。

主权项

一种基于级联回归的人脸3D姿态识别方法，其步骤包括：1）采集大量人脸图片数据，并标记初始的关键点位置和3D姿态；2）通过对所述大量人脸图片数据进行训练，学习得到一粗回归器，然后以所述粗回归器的输出作为输入，学习得到一精回归器，从而得到由粗到精的级联回归器；3）给定待识别的人脸图片和对应的人脸位置，通过所述粗回归器将人脸3D姿态调整到真实姿态附近，并将人脸关键点调整到真实位置附近，然后以所述粗回归器的输出作为输入，通过所述精回归器得到精确的人脸3D姿态参数。