蒋建国， 胡珍珍， 詹 曙

（合肥工业大学计算机与信息学院，安徽 合肥 230009）

人脸旋转角度的估计是指确定输入的人脸图像在三维空间中对应于x、y、z3个坐标轴的旋转角度。获得准确的人脸姿态参数是智能人机交互、基于模型的视频会议编码、虚拟现实、智能控制以及人脸识别的前提条件，因而具有广阔的应用前景。

近年来大部分人脸的姿态估计主要是基于二维人脸的灰度数据，对于姿态变化鲁棒性较差。三维数据反映的人脸几何信息，具有旋转不变性，能够克服姿态和光照变化的影响，因而受到越来越多的关注。当前三维数据的捕获技术主要有[1]：基于立体视觉、结构光和激光扫描仪3种。基于立体视觉的捕获技术是通过融合不同角度的二维图像来合成三维人脸模型或三维图像，通过各种光照模型，人脸表情模型和姿态估计消除光照条件，姿态和表情变化带来的影响。结构光技术是采用一组模式光，如光点、光条或光面，投影到人脸上，由模式光的形变可以得到人脸表面的深度信息。激光扫描仪获取的3D数据较精确，但是仪器价格昂贵，采集速度较慢。国内尹宝才、孙艳丰建立了目前国际上最大的中国人的三维人脸数据库BJUT-3D，其中包括经过预处理的1200名中国人的三维人脸数据，这一数据资源对于三维人脸识别与建模方面的研究有重要意义[2]。

目前国内外对人脸旋转角度估计的方法主要有两类：基于表观的方法和基于模型的方法。……