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头部姿态估计
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科技报告
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产品样本
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排序方式:
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
相关度排序
相关度排序
被引量排序
时效性降序
时效性升序
一种面向鱼眼图像的人体
头部
姿态
估计
方法及系统
本发明公开了一种面向鱼眼图像的人体
头部
姿态
估计
方法及系统,该方法包括:基于骨干模块、位置特征提取模块、位置
估计
模块和
姿态
估计
模块构建
估计
网络;对所述
估计
网络进行训练,得到训练完成的
估计
网络;获取鱼眼图像;对所述鱼眼图像进...
张东
李冰
基于协同学习的
头部
姿态
估计
方法
本发明公开了一种基于协同学习的
头部
姿态
估计
方法,主要解决现有技术
估计
精度较低,前向推理时间较长的问题。其实现方案为:获取人脸图像数据集,划分训练数据和测试数据;构建包括人脸关键点热力图模块、
头部
姿态
初步预测模块和
姿态
角模...
王笛
李欣浩
刘锦辉
王泉
万波
罗雪梅
王义峰
基于改进HopeNet的
头部
姿态
估计
方法
2024年
针对基于无需先验知识的
头部
姿态
估计
算法在复杂背景图像和多尺度图像场景下精度较差的问题,提出了一种基于改进HopeNet的
头部
姿态
估计
方法。首先在主干网络结构上增加特征融合结构使得模型能够充分利用网络的深层特征信息与浅层特征信息,提升模型的特征解析力;然后在主干网络的残差结构中增加特征压缩激励模块,使得网络能够自适应学习不同特征层重要程度的权重信息,让模型更加关注目标信息。实验结果表明,相较于HopeNet,本文方法在AFLW2000数据集上精度提升了31.15%,平均误差降到4.20°,同时在复杂背景图像场景下有较好的鲁棒性。
张立国
胡林
关键词:
头部姿态估计
自适应学习
头部
姿态
估计
方法、装置、设备及车辆
本申请提供一种
头部
姿态
估计
方法、装置、设备及车辆,该方法包括:获取车辆内驾驶员
头部
的三维点云信息;分别对三维点云信息进行特征提取,确定全局特征图、局部特征图以及拓扑特征图;将全局特征图、局部特征图与拓扑特征图输入到多通道...
张康
胡旭
唐辉
万鑫
胡自来
一种轻量级
头部
姿态
估计
方法及系统
本发明提供了
头部
姿态
识别技术领域的一种轻量级
头部
姿态
估计
方法及系统,方法包括如下步骤:步骤S1、基于特征提取模块、通道注意力模块以及角度回归模块创建一
头部
姿态
估计
模型;步骤S2、获取大量的
头部
图像,基于各所述
头部
图像构建...
姚俊峰
蔡堪佳
一种基于人脸关键点与Haar特征的
头部
姿态
估计
方法
本申请提供的一种基于人脸关键点与Haar特征的
头部
姿态
估计
方法,通过人脸的对称性将获取到的3D人脸关键点进行优化,提高人脸关键点的精准度,从而提高PNP方法对于
头部
姿态
估计
计算的准确率,得到
头部
姿态
角r<Sub>1</S...
范文豪
徐西海
一种基于人脸关键点与Haar特征的
头部
姿态
估计
方法
本申请提供的一种基于人脸关键点与Haar特征的
头部
姿态
估计
方法,通过人脸的对称性将获取到的3D人脸关键点进行优化,提高人脸关键点的精准度,从而提高PNP方法对于
头部
姿态
估计
计算的准确率,得到
头部
姿态
角r<Sub>1</S...
范文豪
徐西海
一种基于多任务学习的实时人脸检测及
头部
姿态
估计
方法
本发明涉及一种基于多任务学习的实时人脸检测及
头部
姿态
估计
方法,用于解决
头部
姿态
估计
模型在同时
估计
多人
头部
姿态
时的低效性,以及存在大量冗余计算的问题。具体包括特征提取网络以及四个支路组成,特征提取网络用于提取输入图片的4个...
尹宝才
陈世存
张勇
唐永正
苗壮壮
一种
头部
姿态
估计
方法、装置及存储介质
本发明公开了一种
头部
姿态
估计
方法、装置及存储介质,包括:对构成图像金字塔的图像进行特征点的提取、优化和匹配,以确定当前帧的第二特征点的位置,
估计
头部
姿态
。本发明的有益效果是:通过对接收的图像进行特征提取,并不断划分图像以...
骆开庆
韩鹏
邱健
彭力
刘冬梅
黄穗斌
一种多模态融合
头部
姿态
估计
方法及装置
本发明公开了一种多模态融合
头部
姿态
估计
方法及装置,该方法结合了RGB和点云两种数据模态进行
头部
姿态
估计
,充分利用了RGB图像的纹理信息和点云的几何信息,相互补充,提高了
头部
姿态
估计
的精度和鲁棒性;在特征融合阶段,引入了基...
付天宇
马东升
杨健
宋红
范敬凡
肖德强
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陈锻生
作品数:121
被引量:856
H指数:14
供职机构:华侨大学计算机科学与技术学院
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沈海斌
作品数:324
被引量:596
H指数:12
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石守东
作品数:94
被引量:161
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陈书明
作品数:3
被引量:3
H指数:1
供职机构:华侨大学计算机科学与技术学院
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谢凯
作品数:121
被引量:167
H指数:6
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