Evaluation of Various State of the Art Head Pose Estimation Algorithms for Clinical Scenarios
Notice bibliographique
Résumé
Head pose assessment can reveal important clinical information on human motor control. Quantitative assessment have the potential to objectively evaluate head pose and movements' specifics, in order to monitor the progression of a disease or the effectiveness of a treatment. Optoelectronic camera-based motion-capture systems, recognized as a gold standard in clinical biomechanics, have been proposed for head pose estimation. However, these systems require markers to be positioned on the person's face which is impractical for everyday clinical practice. Furthermore, the limited access to this type of equipment and the emerging trend to assess mobility in natural environments support the development of algorithms capable of estimating head orientation using off-the-shelf sensors, such as RGB cameras. Although artificial vision is a popular field of research, limited validation of human pose estimation based on image recognition suitable for clinical applications has been performed. This paper first provides a brief review of available head pose estimation algorithms in the literature. Current state-of-the-art head pose algorithms designed to capture the facial geometry from videos, OpenFace 2.0, MediaPipe and 3DDFA_V2, are then further evaluated and compared. Accuracy is assessed by comparing both approaches to a baseline, measured with an optoelectronic camera-based motion-capture system. Results reveal a mean error lower or equal to 5.6∘ for 3DDFA_V2 depending on the plane of movement, while the mean error reaches 14.1∘ and 11.0∘ for OpenFace 2.0 and MediaPipe, respectively. This demonstrates the superiority of the 3DDFA_V2 algorithm in estimating head pose, in different directions of motion, and suggests that this algorithm can be used in clinical scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».