《表1 对于不同回归器个数SDM模型训练误差》

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《稳定的视频内头部姿态估计方法》

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对于头部姿态估计，采用监督下降法SDM，根据UPNA数据集中54个人脸特征点标注方案，如图6所示，选取其中32、11、15、23、19、38、40、42、44这9个距离较远的特征点作为SDM的输入，利用二维特征点和三维姿态标注训练SDM模型。为确定模型中回归器个数，表1显示了回归器个数为1～6个时的训练误差，单位为角度°，其中Total为Pitch、Yaw和Roll这3个分量平均绝对误差MAE的均值。可以看出，回归器较少时（1～3），增加回归器可以较大幅度降低训练误差，而当个数≥4时，训练趋于稳定。本文选取4个回归器级联的SDM模型，将RCR+SDM作为基准方法与本文提出的优化方法进行比对。实验环境为Ubuntu18.0464位系统，Intel Corei5-8400CPU，16GB内存。