计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2008年
10期
16-18
,共3页
姿态估计%有向梯度直方图%光照
姿態估計%有嚮梯度直方圖%光照
자태고계%유향제도직방도%광조
针对图像光照的变化对静态头部姿态估计的影响,该文提出一种基于有向梯度直方图和主成分分析的姿态特征,并利用SVM分类器进行分类.该算法分别在CMU姿态、光照、表情数据库和CVL人脸图像库上进行了测试.实验表明,即使图像光照变化很大,该算法仍可准确地估计头部姿态,识别率达到90%以上.
針對圖像光照的變化對靜態頭部姿態估計的影響,該文提齣一種基于有嚮梯度直方圖和主成分分析的姿態特徵,併利用SVM分類器進行分類.該算法分彆在CMU姿態、光照、錶情數據庫和CVL人臉圖像庫上進行瞭測試.實驗錶明,即使圖像光照變化很大,該算法仍可準確地估計頭部姿態,識彆率達到90%以上.
침대도상광조적변화대정태두부자태고계적영향,해문제출일충기우유향제도직방도화주성분분석적자태특정,병이용SVM분류기진행분류.해산법분별재CMU자태、광조、표정수거고화CVL인검도상고상진행료측시.실험표명,즉사도상광조변화흔대,해산법잉가준학지고계두부자태,식별솔체도90%이상.
