基于單張照片的三維人臉重建的研究.pdf

1、當(dāng)前，隨著計算機技術(shù)的不斷進步和多媒體技術(shù)的發(fā)展，三維人臉建模技術(shù)近年來成為了圖形學(xué)領(lǐng)域的一個研究熱點。人臉作為人體最為特殊的生理器官，與其它人體器官相比，具有更為豐富的表情以及更多的動作體驗。正是由于人臉本身具備特殊性和形態(tài)多樣性等特征，使得對于三維人臉建模技術(shù)的相關(guān)研究面臨著很多困難，特別是直接使用單張照片來進行三維人臉建模，由于其深度信息的缺失，更是面臨著不少挑戰(zhàn)。然而某些場合，詳盡的臉部信息獲取不僅成本昂貴，而且由于對象本身的原

2、因，獲取詳盡的臉部信息也比較困難。單張照片的獲取相對來說較為容易，這就使得使用單張照片來進行快速的三維人臉建模的需求較為迫切。
　　正是在這樣的背景下，本文選擇以單張人臉照片作為輸入樣本，對其進行三維人臉模型的重建，由此實現(xiàn)從二維平面圖像到三維立體模型的還原。本文首先對國內(nèi)外有關(guān)三維人臉建模技術(shù)的相關(guān)研究成果進行綜述，并對當(dāng)前主流的三維人臉建模方法，進行歸納總結(jié)。之后在形變模型理論基礎(chǔ)上，闡述了徑向基函數(shù)及相關(guān)的算法，特別是對不同

3、維度的薄板樣條基函數(shù)算法進行分析，并使用不同維度的薄板樣條基函數(shù)進行人臉圖像稠密對應(yīng)；之后借助主成分分析法建立通用人臉模型，并由此延伸構(gòu)建特定人臉三維模型算法。在本文的三維人臉的重建過程中，特征點的選取尤為重要。本文在特征點的選取上，提出了一種基于改進的ASM算法，比傳統(tǒng)的ASM算法在特征點的定位上更加精確。最后，在前文理論研究和算法分析的基礎(chǔ)上，基于形變模型理論，以Candide3三維人臉模型為根本，通過單張照片和通用三維人臉模型的逐

4、步匹配，使用OpenCV和openGL程序完成驗證，實現(xiàn)了特定人臉照片的三維人臉模型具體重建過程的實驗，并對最終的重建結(jié)果進行展示。最終的效果表明：本文所研究的基于單張照片的三維人臉建模技術(shù)，在正面、側(cè)面和俯仰面均能夠?qū)崿F(xiàn)較好的建模效果。
　　本文的研究，對于進一步推進三維人臉模型在影視廣告、醫(yī)療美容、游戲動漫、視頻認證等多方面的實踐應(yīng)用具有積極的意義；同時三模人臉建模的相關(guān)研究也有助于在未來模擬人體醫(yī)學(xué)、虛擬現(xiàn)實等方面的良好應(yīng)用