0. Обзор
Алгоритм оценки положения лица в основном используется для оценки трехмерного угла Эйлера входного блока лица. Как правило, выбранная система отсчета является системой координат камеры, то есть камера выбирается в качестве начала координат. Оценка позы может использоваться во многих бизнес-сценариях. Например, в системе распознавания лиц оценка позы может помочь в проверке входных образцов (как правило, лицо должно быть вызвано и распознано относительно лица спереди); в некоторых случаях, ориентация лица необходима как важная деловая основа.
Алгоритмы для оценки позы лица можно условно разделить на две категории: одна представляет собой алгоритм для оценки информации о трехмерной позе с помощью информации о двухмерной калибровке, например, сначала вычисляются ключевые точки лица, а затем выбирается опорный кадр (ключ к среднему значению). точка), вычислить матрицу преобразования ключевых точек и опорного кадра, а затем оценить положение лица с помощью итеративного алгоритма оптимизации (см. алгоритм SolvePnP в Opencv или 1 и 2 в справочнике) ; другой тип управляется путем данных для обучения регрессора, который делает прямой прогноз на входном блоке лица.
Оба типа методов имеют свои преимущества и недостатки и могут использоваться в проекте в разной степени. Давайте посмотрим на преимущества и недостатки двух вышеуказанных методов.Для удобства всех мы называем первый тип алгоритма основанным на ориентирах, а второй тип - без ориентиров.
Сравнение двух методов
1. Метод 1 Введение