面向车载应用的基于深度数据的深度头部姿态估计
计算机视觉与模式识别
2017-03-07 v1
摘要
近年来，深度学习方法在计算机视觉的各个领域取得了令人瞩目的成果。本文通过卷积神经网络（CNN）解决头部姿态估计问题。与文献中其他方案不同，所描述的系统能够直接且仅基于原始深度数据工作。此外，头部姿态估计被解决为一个回归问题，不依赖于面部标志点等视觉面部特征。我们在一个知名的公开数据集Biwi Kinect Head Pose上测试了我们的系统，结果表明我们的方法达到了最先进的结果，并能够满足实时性能要求。
引用
@article{arxiv.1703.01883,
title = {Deep Head Pose Estimation from Depth Data for In-car Automotive Applications},
author = {Marco Venturelli and Guido Borghi and Roberto Vezzani and Rita Cucchiara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.01883},
year = {2017}
}
备注
2nd International Workshop on Understanding Human Activities through 3D Sensors (ICPR 2016)