基于三维模型的单目图象序列头部姿态跟踪的中期报告.docx

基于三维模型的单目图象序列头部姿态跟踪的中期报告
首先，我们进行了相关文献的调研和系统性学习，了解了当前头部姿态跟踪技术常用的方法及其优缺点。在此基础上，我们选择了基于三维模型的方法，并借助OpenCV和Dlib等工具进行实现。
其次，我们进行了数据集的收集与处理，包括头部姿态角度数据的记录和对应的图像序列的采集。同时，我们对图像进行了预处理，在灰度图上进行了直方图均衡，降低了光照等因素的影响，并利用Dlib进行人脸检测和关键点定位，获取了面部特征点的位置信息。
然后，我们进行了三维模型的构建和标定，利用已有的图像序列和头部姿态角度数据进行了三维模型的重建，并进行了模型的标定，获得了相机内参和外参等参数信息。接着，我们通过将数据集分为训练集和测试集，进行了模型的训练，并对测试集进行了测试和评估，得到了不错的结果。
最后，我们对方法进行了总结和优化，发现了一些问题和不足，提出了改进的思路和方法。同时，我们还进行了关于应用场景和实际应用的探讨，探究了方法的可行性和可靠性，并对未来的研究方向进行了展望。
总的来说，目前我们已经实现了基于三维模型的单目图象序列头部姿态跟踪，并取得了不错的效果和进展，但仍有不少问题和挑战需要进一步研究和解决。