基于KLT和BFGS的人脸姿态估计  

Face Pose Estimation Based on KLT and BFGS

作　　者：邱丽梅[1] 李青虹[1] 

机构地区：[1]三明学院物理与机电工程系,福建三明365000

出　　处：《计算机工程》2011年第6期181-183,共3页Computer Engineering

基　　金：福建省教育厅科技基金资助项目(JK2009037)

摘　　要：在对给定的人脸图像序列准确提取正面人脸特征点后,利用改进的KLT方法跟踪非正面人脸图像的特征点。根据人脸形状特性,使用人脸的多个特征点作为人脸模型。在近似估计人脸姿态后,以改进的BFGS算法精确估计3D人脸空间姿态。实验结果证明,该方法可以获得唯一的3D人脸空间姿态,相比同类方法有更好的姿态估计精确度。Aiming at the face sequence,the face feature points are tracked by using modified Kanade-Lucas-Tomasi（KLT） after extracting face feature points accurately.According to characteristics of face shape,it uses a number of face feature points as the face model.After estimating the face pose approximately,3D space face pose is estimated accurately via modified Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）.Experimental result shows that the method can gain only 3D face pose,and has better estimation accuracy compared with similar methods.

关 键 词：人脸姿态估计 多点模型 特征点跟踪 拟牛顿法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]