基于大規(guī)模集成學(xué)習(xí)的正臉姿態(tài)估計算法

摘要： 現(xiàn)有的正臉姿態(tài)估計任務(wù)依賴于頭部3D姿態(tài)的估計和經(jīng)驗閾值的使用，這類方法存在主觀性和魯棒性不足的問題。為解決上述問題，提出一種基于大規(guī)模正臉數(shù)據(jù)驅(qū)動的集成學(xué)習(xí)算法。通過構(gòu)建大規(guī)模正臉類別，解決正臉姿態(tài)分類中類內(nèi)方差大而類間方差小的問題，避免人為確定閾值帶來的主觀性問題。利用人臉特征中的姿態(tài)信息和大規(guī)模集成的方式，區(qū)分正臉圖像和非正臉圖像，提高分類能力，增強(qiáng)魯棒性。實驗結(jié)果表明，... （共8頁）