基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计  

Pose Parameters Estimate Based on Adaboost Algorithm and Facial Feature Triangle

作　　者：陈振学[1] 常发亮[1] 刘春生[1] 徐建光[1] 

机构地区：[1]山东大学控制科学与工程学院(千佛山校区),济南市经十路17923号250061

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2011年第10期1164-1167,1186,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60975025);国家教育部博士点专项基金资助项目(20090131120039);中国博士后科学基金特别资助项目(200902563);中国博士后科学基金面上资助项目(20080441123);机器人技术与系统国家重点实验室开放研究基金资助项目(SKLRS-2010-MS13)

摘　　要：提出了一种基于Adaboost算法和人脸特征三角形的姿态参数估计方法。首先利用Adaboost算法训练人脸器官检测器,然后根据人脸器官的几何特征定位人脸特征点,利用获得的人脸特征点构建人脸特征三角形。当人脸发生姿态变化时,利用特征三角形的位置变化进行姿态参数的初步估计。Pose is one of the most important elements that affect the facial image.Pose is also an important parameter in the algorithm of face analysis.The pose parameters estimate algorithm based on Adaboost and face feature triangle is introduced in the thesis.Firstly,we use adaboost algorithm to train facial feature detector,then get feature points according to facial geometric structure.After that,we can use feature points to construct facial feature triangle.When facial pose varies,the parameters could be estimated according to the position of facial feature triangle.

关 键 词：人脸姿态 ADABOOST 人脸特征 特征三角形 姿态参数估计 

分 类 号：P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]