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針對目前基于學習的姿態估計方法對訓練樣本及設備要求較高的問題，提出一種基于面部特征點定位的無需訓練即能估計單幅圖像中人臉姿態的方法。通過 Adrian bulat人臉特征點定位器和 Candide-3構建稀疏通用人臉模型并獲得五官特征點，確定模型繞Z軸的旋轉范圍及搜索步長，在指定z軸旋轉角度下，使用修正牛頓法通過模型的旋轉、平移及縮放變換對齊模型和圖像中人臉五官角點，得到該角度下模型繞x軸、F軸的旋轉角度及繞z軸候選角度下的損失函數值，根據最小損失函數值確定人臉繞3個軸旋轉的最佳值。實驗結果表明，該方法能夠快速估計自遮擋的大姿態角度人臉，在公共人臉庫 Multi-pie BIW1和AFLW上的平均誤差分別為3.79°437°和6.04°，明顯高于同類人臉姿態估計算法，具有較好的實用性能。
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