基于深度学习的头部姿态估计方法研究

刘锦峰; 黄江峰

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学生的头部姿态在一定程度上可以反映学生的学习状态,研究智慧课堂环境下的头部姿态估计对教师提高课堂教学效果具有重要意义。为了无介入的量化估计学生上课的头部姿态,提出并设计了基于深度学习的头部姿态估计方法。创新结合MTCNN(multi-task cascaded convolutional networks)和SDM(Supervised Descent Method),获取人脸图像中的68个特征点,再根据特征点使用PnP(Perspective n Point)估计头部姿态。实验结果表明,该算法的准确率达到了预期效果,较好实现了预期目标。

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来源
《长江信息通信》 |2022年第2期|87-89|共4页
作者
刘锦峰; 黄江峰;
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作者单位

湖南外贸职业学院电子商务学院;

湖南航天捷诚电子装备有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸检测; 头部姿态估计; 智慧课堂;

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