Location-guided Head Pose Estimation for Fisheye Image: Improving Accuracy with Head Location Knowledge

Основні поняття

Fisheye distortion affects head pose estimation accuracy, but location-guided networks can mitigate this effect.

Анотація

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。

Статистика

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

Цитати

"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."

Ключові висновки, отримані з

Location-guided Head Pose Estimation for Fisheye Image

by Bing Li,Dong... о arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18320.pdf

Глибші Запити

How does the inclusion of head location information impact the overall performance of head pose estimation networks

ヘッドポーズ推定ネットワークに頭部位置情報を含めることは、全体的な性能にどのような影響を与えますか？
この手法をさまざまな環境条件での実世界シナリオに適用する際に発生する可能性がある課題は何ですか？
このアプローチを、ヘッドポーズ推定以外のコンピュータビジョンタスクにどのように適応できますか？