基于AAM的头部姿态实时估算方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于AAM的头部姿态实时估算方法及系统，首先训练获得ASM模型和AAM灰度模型；然后计算出人脸轮廓定位时需要的梯度矩阵和Hessain矩阵，获得预处理模型；在获得输入的人脸图像序列后，进行人脸检测与追踪，得到人脸轮廓的粗略位置，并获得人脸初始轮廓的位置，通过对图像序列重采样，获得一个与ASM平均轮廓脸大小相符的图像区域；在该图像区域内，根据梯度矩阵和Hessain矩阵，首先基于整体相似变换对人脸轮廓进行定位，然后基于ASM模型参数对轮廓进行精确定位，并计算对应的ASM参数；根据所述ASM参数与样本训练时确定的人脸角度的关系，估算出头部的姿态。本发明估算出的姿态比较准确，而且可以获得连续的姿态。

主权项

1、一种基于AAM的头部姿态实时估算方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据采集的不同头部姿态的人脸图像样本，训练获得ASM模型和AAM灰度模型，其中，根据ASM模型可获得一个ASM平均轮廓脸；(2)根据所述ASM模型与AAM灰度模型，计算出人脸轮廓定位时需要的梯度矩阵和Hessain矩阵，并根据所述ASM模型、AAM灰度模型、梯度矩阵和Hessain矩阵，获得预处理模型；(3)获得输入的人脸图像序列，并进行人脸检测与追踪，根据检测和跟踪得到人脸轮廓的粗略位置，并将ASM平均轮廓脸对应到人脸轮廓的粗略位置，获得人脸初始轮廓的位置，根据初始轮廓的位置，通过对图像序列重采样，获得一个与ASM平均轮廓脸大小相符的图像区域；(4)在该图像区域内，根据所述预处理模型包括的梯度矩阵和Hessain矩阵，首先基于整体相似变换对人脸轮廓进行定位，然后基于ASM模型参数对轮廓进行精确定位，并计算对应的ASM参数；(5)根据所述ASM参数与样本训练时确定的人脸角度的关系，估算出头部的姿态。