Core Concepts
Fisheye distortion affects head pose estimation accuracy, but location-guided networks can mitigate this effect.
Abstract
この論文は、魚眼レンズの歪みがヘッドポーズ推定の精度に影響を与えることを示しています。従来の方法では、魚眼画像からのヘッドポーズ推定は困難でしたが、本研究ではヘッド位置情報を活用することで精度向上が可能であることが示されています。提案されたエンドツーエンドの畳み込みニューラルネットワークは、魚眼画像から直接ヘッドポーズを推定し、他の最新技術に比べて優れた性能を発揮します。実験結果は、提案手法が他の既存手法よりも高い精度を達成することを示しています。
Stats
魚眼画像における平均誤差:3.65°(Yaw)、5.85°(Pitch)、4.17°(Roll)
モデルパラメータ数:28.92M
処理速度:61 fps
Quotes
"Objects appeared at different locations in the camera field of view suffer distinct distortions in the fisheye image."
"Our proposed network estimates the head pose directly from the fisheye image without the operation of rectification or calibration."
"Experiments results show that our network remarkably improves the accuracy of head pose estimation compared with other state-of-the-art one-stage and two-stage methods."