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基于实时应用的头部姿态估计算法: 2025年; 针对实时视频中头部姿势准确估计的问题,提出了一种创新的6DRepNet-MobileViT模型。该模型采用改进的MobileNetV2作为骨干网络,通过降低训练复杂性,实现了训练速度与精度的平衡,使用Hard-Swish函数,解决了较大的数值范围导致的精度下降问题。使用混合损失函数,将地标距离损失函数与姿态欧拉角损失函数结合,更全面地提高了姿态估计的准确性。在公共数据集AFLW2000和BIWI上进行实验,结果表明:6DRepNet-MobileViT在各种复杂场景中均表现出高效的估计性能。; 高强丁兵如董昌林谢英红韩晓微; 关键词：头部姿态估计实时视频

一种头部姿态估计的课堂注意力参数分析方法: 2025年; 针对研讨型或纵深较大的讲授型教室中头部姿态估计方法存在的误检、漏检问题,提出一种课堂注意力测量方案。首先,采用级联神经网络结构对课堂视频进行头部检测,精确获取学生头部的位置和数量。其次,构建全局人脸检测器和头部姿态分类器,结合人脸检测与姿态分类,准确判定凝视与非凝视状态。接着,引入活跃参数,通过前后帧头部位置匹配算法计算头部姿态变化次数,并结合凝视状态改变次数表征抬头率,得到新的抬头率计算公式。最后,结合抬头率和活跃参数,通过注意力模型分析得出总体表征课堂注意力的数值——注意力K值。实验结果显示,头部检测器在多尺度课堂中的准确率超95.6%,头部姿态分类器分类精确率达94.6%。实际课堂验证表明,该方案能真实反映学生注意力情况,为教学反思和教学能力评价提供重要参考。; 王慧敏刘洪甜张建伟; 关键词：计算机视觉头部姿态估计注意力模型

一种基于面部特征信息的三维头部姿态估计算法: 本发明公开了一种基于面部特征信息的三维头部姿态估计算法，包括以下步骤：获取相机标定参数以及在头部模型的面部区域选取的多个模型点的三维坐标；通过相机采集待估计姿态的人脸面部图片，提取与模型点相对应的特征点，获得二维像素坐标...; 王臣豪孙萌

一种基于视觉Transformer的头部姿态估计方法: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于视觉Transformer的头部姿态估计方法，包括：构建头部姿态估计模型；获取待检测的图像，将图像输入到训练后的头部姿态估计模型中，得到头部姿态估计结果；所述头部姿态估计模型包括...; 宋铁成刘淳秦安勇杨烽赵悦高陈强

基于多尺度空洞可分离卷积的视觉Transformer的端到端可训练头部姿态估计: 2025年; 在本文中,我们基于Hopenet网络和视觉Transformer提出了一种用于RGB图像头部姿势估计的新方法,并设计了一种新颖的架构,由以下三个关键组件组成:(1)骨干网络,(2)视觉Transformer,(3)预测头。我们还对骨干网络进行了改进,采用多尺度空洞可分离卷积以增强特征提取能力。相比于传统卷积神经网络和视觉Transformer提取特征的方式,我们的骨干网络在降低图像分辨率的同时,能够更有效地保留关键信息。通过消融实验,我们验证了基于多尺度空洞可分离卷积的骨干网络在特征保留能力上优于传统的深度卷积网络和视觉Transformer架构。我们在300W-LP和AFLW2000数据集上进行了全面的实验与消融研究。实验结果表明,所提出的方法在头部姿势估计任务上,相较于Hopenet及部分基于Transformer编码器的方法(如HeadPosr),在准确性和鲁棒性方面均实现了显著提升。; 尧京京

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

基于头部姿态估计的教师课堂注意力识别研究: 随着人工智能技术与现代教育的深度融合,智慧课堂教学环境得以逐步构建,教学内容的呈现形式变得丰富多样,教学活动方式也更加灵活创新。然而,以教师讲授为主、学生被动接受的传统教学模式已难以满足现代化课堂教学的需求,亦不利于激发...; 郑超羽; 关键词：头部姿态估计智慧课堂性别识别

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

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