Head Pose Estimation with Improved Random Regression Forests
المؤلفون المشاركون
Sang, Gaoli
Chen, Hu
Zhao, Qijun
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Perception of head pose is useful for many face-related tasks such as face recognition, gaze estimation, and emotion analysis.
In this paper, we propose a novel random forest based method for estimating head pose angles from single face images.
In order to improve the effectiveness of the constructed head pose predictor, we introduce feature weighting and tree screening into the random forest training process.
In this way, the features with more discriminative power are more likely to be chosen for constructing trees, and each of the trees in the obtained random forest usually has high pose estimation accuracy, while the diversity or generalization ability of the forest is not deteriorated.
The proposed method has been evaluated on four public databases as well as a surveillance dataset collected by ourselves.
The results show that the proposed method can achieve state-of-the-art pose estimation accuracy.
Moreover, we investigate the impact of pose angle sampling intervals and heterogeneous face images on the effectiveness of trained head pose predictors.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sang, Gaoli& Chen, Hu& Zhao, Qijun. 2015. Head Pose Estimation with Improved Random Regression Forests. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074516
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sang, Gaoli…[et al.]. Head Pose Estimation with Improved Random Regression Forests. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074516
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sang, Gaoli& Chen, Hu& Zhao, Qijun. Head Pose Estimation with Improved Random Regression Forests. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074516
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074516
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر