一种基于随机森林的头部姿态估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810638061.9
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/00
申请日期：
2018-06-20
申请人：
同济大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于随机森林的头部姿态估计方法
申请号	CN201810638061.9	申请日期	2018-06-20
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-12-07	公开/公告号	CN108960302A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	同济大学	申请人地址	上海市杨浦区四平路1239号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	同济大学	当前权利人	同济大学
发明人	董延超;林敏静;何士波;岳继光
代理机构	上海科盛知识产权代理有限公司	代理人	蔡彭君

摘要

本发明涉及一种基于随机森林的头部姿态估计方法，包括：步骤S1：载入多张图片，并导入各图片的特征点数据和实际头部姿态数据；步骤S2：将所有已知特征点数据和实际头部姿态数据的图片划分为训练集和测试集；步骤S3：采用训练集图片训练得到最佳随机森林模型，其中，最佳随机森林模型用于根据特征点数据得到估计头部姿态数据；步骤S4：采用测试集图片对训练后的随机森林模型进行测试，若测试误差小于阈值，则执行步骤S5，若为否，则返回步骤S1；步骤S5：采用随机森林模型对待估计图片进行视线估计。与现有技术相比，本发明只需要利用脸部8个特征点，就可以进行头部姿态各角度的回归。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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