人脸位姿协同的多新息抗扰滤波算法

论文摘要

在偏转角度较大时,人脸特征点的显著性明显减弱,会导致人脸位姿计算结果带有较大噪声.针对这一问题,提出了多新息抗扰滤波算法,将运动人脸与标准人脸模型的位姿变化作为滤波观测量:(1)引入多新息修正滤波估计,利用时间序列的多组观测量估计人脸位姿变化的状态量;(2)实时判断滤波敛散性,根据多新息及时估计观测噪声协方差与过程噪声协方差,调整卡尔曼增益矩阵;(3)建立位姿协同模型,依据滤波后的人脸位姿变化计算相机运动参数,达到相机与人脸位姿协同.在给出试验装置硬件构成的基础上,将本文算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)算法进行对比.试验结果表明,在人脸位姿协同系统中,本文算法位姿估计误差小于10 mm,相机协同时间约为25 ms,相较于AKF算法位姿准确度提高23%,协同效率提高30%,能够有效抑制位姿协同中人脸位姿计算所带来的噪声影响,在提高人脸位姿协同系统稳定性的同时,保证响应的实时性.

论文目录

• 1 引言（Introduction）
• 2 多新息抗扰算法（Multi-innovation disturbance rejection algorithm）
•   2.1 位姿协同模型
•   2.2 多新息抗扰滤波过程
•   2.3 算法过程
• 3 试验与分析（Test and analysis）
•   3.1 试验装置与流程分析
•   3.2 对比分析
•   3.3 试验因素影响
• 4 结论（Conclusion）

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴华静,李佳田,林艳,张文靖,王聪聪,李键

关键词: 人脸位姿协同,敛散性,多新息,观测噪声协方差,测量噪声协方差

来源: 机器人 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 无线电电子学,计算机软件及计算机应用

单位: 昆明理工大学国土资源工程学院,中国人民公安大学信息技术与网络安全学院

基金: 公安部技术研究专项(2019JKF25),国家自然科学基金(41561082)

分类号: TP391.41;TN713

DOI: 10.13973/j.cnki.robot.180591

页码: 722-730

总页数: 9

文件大小: 1546K

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