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基本思路：

用RGB-D 的摄像头，利用RGB和深度信息对人脸进行三位建模和合成。之后建立了一个由33个人不同头部姿态点云合成数据组成的数据库Dali3DHP，基于级联决策树（5个）训练，采用的ground truth是用Shimmer Sensor得到的头部的姿态角（在正视状态下，roll方向接近于零）得到了在不同头部姿态下的人脸朝向判断模型。这也就决定了算法在头部姿态偏离较大的时候正确率反而更高一些。
测试中将方位和倾斜角度按照20度/15度划分网格，下图中展示了最终模型在不同角度下的识别正确率。

下图展示了一些在极端头部角度下识别面部朝向的例子：

基于点云的三维人脸建模数据管道如下图。从这里可以看出三维人脸建模的基本原理，就是对人脸的不同角度用RGB-D摄像头拍摄，之后对点云数据进行融合实现三维建模。在点云融合之前，首先利用Gauss核对深度图像做卷积处理以降噪。光滑点云的Voxel-grid方法备用来以比较小的三维点数据得到人脸的建模。

参考文献：

Tulyakov S, Vieriu R L, Semeniuta S, et al. Robust Real-Time Extreme Head Pose Estimation[C]// International Conference on Pattern Recognition. IEEE Computer Society, 2014:2263-2268.