头部姿态估计广泛应用于多个领域,大多基于二维图像,而三维(3D)头部姿态估计与人脸三维重建结合的相关研究较少。利用重建的头部三维信息,可以为估计头部姿态提供更多有效的数据信息,能大大提高头部姿态估计的精确度和准确度。因此,将基于结构光三维重建和3D头部姿态估计相结合,重建人脸三维形貌并实现3D点云可视化。同时提出一种3D头部姿态估计算法,搜索鼻尖和鼻梁,建立空间直角坐标系和人脸本征坐标系,利用人脸的垂直对称性估计头部姿态欧拉角。利用模特人头进行实验,基于结构光三维重建的3D头部姿态估计算法的欧拉角在-25°~25°范围内均可测量,绝对误差的平均值和标准差均小于1°,测量平均值与真实值的线性相关度达99.8%。与基于二维图像的头部姿态估计相比,本文算法具有更高的准确度和鲁棒性。

典型的PnP问题求解方式有很多种，例如P3P、直接线性变换DLT、EPnP、UPnP，另外还有非线性的Bundle Adjustment。 旋转平移矩阵T一共有12维，因此最少通过6对匹配点即可实现矩阵T的线性求解，这种方法称为DLT。当匹配点大于6对时，也可以使用SVD等方法对超定方程求最小二乘解。

Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。 模型已经在300W-LP数据集上进行了训练，并且已经在具有良好定性能的实际数据上进行了测试。

这是基于深度图像的头部姿态估计代码源程序

深度图像 头部姿态估计

Python-基于OpenCVdlib的实时头部姿态估计源码.zip

基于深度学习的三维点云头部姿态估计.pdf

业分类-物理装置-一种头部姿态检测方法.zip

pytorch实现的头部姿态估计（偏航、横滚、俯仰）和情绪检测算法

数据库中将近15000张照片，其中角度包含有：yaw:±75度，pitch:±60度，roll:±50度。 2.由Kinect v2设备采集。 3.24个序列，包含20个人（6女14男）。以大约一米的距离转动头部。