[发明专利]一种融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法

权利要求书

1.一种融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，包括步骤：

S1：对图像进行人脸检测；

S2：对检测到的人脸图像进行滤波以去除噪声；

S3：提取人脸图像的SIFT特征，作为手工设计描述子；提取描述人脸的深度特征；

S4：对手工设计描述子和深度特征进行有效融合；

S5：对融合特征进行训练，生成人脸姿态分类器；

S6：利用人脸姿态分类器对图像或视频帧中的人脸姿态进行有效估计。

2.根据权利要求1所述的融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S1，利用OpenCV中的faceDetector对图像进行人脸检测。

3.根据权利要求1所述的融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S2，对检测到的人脸图像进行高斯平滑滤波，方法是：

(2-1)使用计算高斯平滑滤波器，(x,y)为图像坐标，σ为标准差；

(2-2)使用高斯平滑滤波器对检测到的人脸图像进行高斯平滑滤波去除噪声。

4.根据权利要求1所述的融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用SIFT描述子提取人脸图像的轮廓和局部信息，将上述信息作为手工设计描述子。

5.根据权利要求1所述的融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S3中，提取DeepID深度特征。

6.根据权利要求1所述的融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S4中，将手工设计描述子和深度特征进行串联，得到融合特征。

7.根据权利要求1所述的融合手工设计描述子和深度特征的人脸姿态估计方法，其特征在于，所述步骤S5中，利用支持向量机对融合特征进行训练，生成人脸姿态分类器，包括：收集大量人脸图像及其对应的姿态作为类标，利用支持向量机对图像提取的融合特征进行训练，生成人脸姿态分类器。