用于训练头部姿态预测网络模型及头部姿态预测的方法技术

本公开实施例公开了一种用于训练头部姿态预测网络模型及头部姿态预测的方法，其中，训练方法包括：将样本人头图像输入头部姿态预测网络模型；利用所述头部姿态预测网络模型对所述样本人头图像进行姿态预测，得到第一预测偏航角、第二预测偏航角、预测俯仰角和预测翻滚角；其中，所述第一预测偏航角对应第一偏航角坐标系，所述第二预测偏航角对应第二偏航角坐标系；基于所述第一预测偏航角、所述第一监督偏航角、所述第二预测偏航角、所述第二监督偏航角、所述预测俯仰角、所述监督俯仰角、所述预测翻滚角和所述监督翻滚角，确定网络损失；基于所述网络损失，训练所述头部姿态预测网络模型。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种用于训练头部姿态预测网络模型及头部姿态预测的方法。

技术介绍

1、在许多应用中，我们需要知道用户的头部姿态，以依据头部姿态进行相应的操作。例如，在虚拟现实应用程序中，可以使用头部姿态来渲染场景的正确视图；在驾驶员辅助系统中，汽车上的摄像头可以观察驾驶员的面部，通过头部姿态估计来判断驾驶员是否在关注道路等。

技术实现思路

1、本公开的实施例提供了一种用于训练头部姿态预测网络模型及头部姿态预测的方法。

2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种用于训练头部姿态预测网络模型的方法，包括：将样本人头图像输入头部姿态预测网络模型；其中，所述样本人头图像对应第一监督偏航角、第二监督偏航角、监督俯仰角和监督翻滚角，所述第一监督偏航角对应第一偏航角坐标系，所述第二监督偏航角对应第二偏航角坐标系；利用所述头部姿态预测网络模型对所述样本人头图像进行姿态预测，得到第一预测偏航角、第二预测偏航角、预测俯仰角和预测翻滚角；其中，所述第一预测偏航角对应第一偏航角坐标系，所述第二预测偏航角对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于训练头部姿态预测网络模型的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一预测偏航角、所述第一监督偏航角、所述第二预测偏航角、所述第二监督偏航角、所述预测俯仰角、所述监督俯仰角、所述预测翻滚角和所述监督翻滚角，确定网络损失，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一预测偏航角、所述第一监督偏航角、所述第二预测偏航角和所述第二监督偏航角，确定偏航损失，包括：

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中，所述第一偏航角坐标系中包括两个设置在90度和-90度之间的0度，其中，一个0度表示所述样本人头图像中的人脸正对摄像...

【技术特征摘要】

1.一种用于训练头部姿态预测网络模型的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一预测偏航角、所述第一监督偏航角、所述第二预测偏航角、所述第二监督偏航角、所述预测俯仰角、所述监督俯仰角、所述预测翻滚角和所述监督翻滚角，确定网络损失，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一预测偏航角、所述第一监督偏航角、所述第二预测偏航角和所述第二监督偏航角，确定偏航损失，包括：

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中，所述第一偏航角坐标系中包括两个设置在90度和-90度之间的0度，其中，一个0度表示所述样本人头图像中的人脸正对摄像头，另一个0度表示所述样本人头图像中的人脸背对摄像头；

5.根据权利要求1-3任一所述的方法，其中，所述第一偏航角坐标系为原始偏航角坐标系；

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述样本人头图像还对应监督分类结果；所述监督分类结果用于标识所述样本人头图像中的人脸朝向；

7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其中，所述将样本人头图像输入头部姿态预测网络模型之前，还包括：

8.一种头部姿态预测方法，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述姿态角组，确定所述人头图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：程征，王志成，吴克艰，
申请(专利权)人：优奈柯恩北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：