摘要

最近的头部姿态估计（HPE）方法大多采用欧拉角表示。为了规避其旋转标签固有的模糊性问题，引入了基于四元数和向量的替代表示方法。然而，这些方法都不直观，且通常从含糊不清的欧拉角标签中推导而来。在本文中，我们提出了一种新颖的单阶段关键点方法，通过一种直观且无约束的2D立方体表示来联合进行头部检测和姿态估计。该2D立方体是围绕一个头部的大致正六面体标签的正交投影，并包含头部位置信息。它可以在任何旋转角度下直接且明确地反映头部的方向。与一般的6自由度物体姿态估计不同，我们的2D立方体忽略了头部大小的3自由度，但保留了头部姿态的3自由度。基于等边长先验，我们可以轻松地从预测的2D头部立方体中获得欧拉角的闭式解，而无需应用易出错的PnP算法。实验结果表明，我们提出的方法在公共AFLW2000和BIWI数据集上与其他代表性方法取得了相当的结果。此外，在CMU全景数据集上的新测试显示，我们的方法可以无缝适应无约束全视角HPE任务，无需进行任何修改。