[发明专利]一种基于随机森林的头部姿态估计方法

说明书

本发明涉及一种基于随机森林的头部姿态估计方法，包括：步骤S1：载入多张图片，并导入各图片的特征点数据和实际头部姿态数据；步骤S2：将所有已知特征点数据和实际头部姿态数据的图片划分为训练集和测试集；步骤S3：采用训练集图片训练得到最佳随机森林模型，其中，最佳随机森林模型用于根据特征点数据得到估计头部姿态数据；步骤S4：采用测试集图片对训练后的随机森林模型进行测试，若测试误差小于阈值，则执行步骤S5，若为否，则返回步骤S1；步骤S5：采用随机森林模型对待估计图片进行视线估计。与现有技术相比，本发明只需要利用脸部8个特征点，就可以进行头部姿态各角度的回归。

技术领域

本发明涉及一种头部姿态估计方法，尤其是涉及一种基于随机森林的头部姿态估计方法。

背景技术

随着科技的进步，人们对安全的要求越来越高，因此对人脸识别技术的要求也随之高涨。目前的许多技术在实验室等相对理想的环境中取得了相当令人满意的效果，但是在实际应用中，由于自然界的环境与人的姿态千变万化，这些不可避免的因素都严重影响人脸识别的准确率。而对于人脸识别及其相关问题，头部姿态估计是一个重要的前期处理过程，在有头部姿态变化的情况下进行鲁棒的人脸识别仍很困难，因此头部姿态估计作为解决这些问题的先决条件，是提高人脸识别技术性能的重要方法。

此外，近年来，对视线跟踪研究的呼声也越来越高。而在视线跟踪中，头部姿态估计扮演着至关重要的角色。一般认为，人们想要注视某个方向时，通常是先将头部转向被注视的目标，然后转动眼睛将目标放在视野范围内，因此视线的计算是以头部为参考坐标系的，头部姿态的估计是视线跟踪的重要前提。

综上所述，头部姿态估计是二十一世纪计算机视觉与模式识别邻域中重要的研究内容。在最近几年中，头部姿态估计主要应用于人脸识别，视线方向估计，汽车安全辅助驾驶等，因其有着多方面广泛的应用，越来越引起研究者的注意。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于随机森林的头部姿态估计方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于随机森林的头部姿态估计方法，包括：

步骤S1：载入多张图片，并导入各图片的特征点数据和实际头部姿态数据；

步骤S2：将所有已知特征点数据和实际头部姿态数据的图片划分为训练集和测试集；

步骤S3：采用训练集图片训练得到最佳随机森林模型，其中，所述最佳随机森林模型用于根据特征点数据得到估计头部姿态数据；

步骤S4：采用测试集图片对训练后的随机森林模型进行测试，若测试误差小于阈值，则执行步骤S5，若为否，则返回步骤S1；

步骤S5：采用随机森林模型对待估计图片进行视线估计。

所述特征点数据包括：

左脸特征点，共设置两个，分别为第1特征点和第2特征点，

右脸特征点，共设置两个，为第4特征点和第3特征，分别与左脸特征点对称，；

竖向特征点，共设置四个，由上至下竖直分布于鼻尖，分别为第5特征点、第6特征点、第7特征点和第8特征；

所述头部姿态数据包括：头部俯仰角、方位角和翻滚角。

所述步骤S1具体为：通过三维建模软件生成多张已知特征点数据和实际头部姿态数据的图片。

所述步骤S1包括：

步骤S11：三维建模软件生成多张三维人像；

步骤S12：获取三维人像特征点数据和实际头部姿态数据；

步骤S12：根据三维人像导出平面图片。