基于單張人臉圖片和一般模型的三維重建及其應(yīng)用.pdf

1、本文提出一種使用單幅人臉照片進(jìn)行特征提取、標(biāo)準(zhǔn)模型變形的全自動三維人臉重建方法。該方法對單幅正面照片（存在一定側(cè)面角度[-10°,+10°]）進(jìn)行自動三維人臉重建，利用形變模型的先驗統(tǒng)計知識來獲取深度信息，再對一般人臉模型變形。只需一張正面照片，允許一定側(cè)面角度[-10°,+10°]，降低了對輸入照片的要求，提高了建模的魯棒性。實驗證明，此方法可對一般人臉照片進(jìn)行快速自動的真實感三維重建，有較好的實用價值，可用于人臉識別、動畫制作等領(lǐng)域

2、。使用改進(jìn)ASM 方法自動精確提取人臉特征點，通過使稀疏形變模型匹配平面特征點來獲取照片人臉的深度信息，再將一般人臉模型變形到特定人臉。 基于膚色模型優(yōu)化的ASM提取人臉特征，使得一定角度的側(cè)面照片也可以有很好的重建效果。同時，使用基于膚色模型的紋理融合技術(shù)使側(cè)面信息缺失的問題得到很好解決。實驗證明，該方法快速簡便，只用單幅照片全自動化完成重建，無需用戶交互，生成的三維模型有較好的真實感。具體研究內(nèi)容有幾個部分： 1）基

3、于人臉檢測基礎(chǔ)上的局部和全局特征提取生物特征提取是最近值得關(guān)注的研究熱點，這也是模型重建的重要前期工作。對于局部特征，本文考慮眼睛檢測。其中瞳孔中心的提取用于ASM 算法的初始定位，為提高更好的收斂做好基礎(chǔ)。對于全局特征，本文采用改進(jìn)的ASM算法。為了提高紋理重建效果，引進(jìn)基于膚色模型的ASM 特征點校正，讓特征點不落在皮膚之外，避免了紋理重建時的側(cè)面紋理缺失現(xiàn)象。 2）提出新的紋理重建思路只用一幅正面人臉圖像重建其對應(yīng)的三維人

4、臉模型。對于重建過程，本文將其分為形狀重建和紋理影射兩個部分。形狀重建基于特征點提取的基礎(chǔ)，將二維和三維進(jìn)行很好的結(jié)合，最優(yōu)化逼近獲得三維特征點，最后根據(jù)彈性算法將其變形獲得形狀模型。而紋理影射，本文用基于膚色模型優(yōu)化的ASM提取的人臉特征來映射校正前的ASM特征點，將不對稱的紋理信息映射到對稱的重建模型上，有效避免了非嚴(yán)格正面人臉照片導(dǎo)致的側(cè)面紋理缺失問題，獲得較好的重建效果。 3）更加人性化的應(yīng)用程序demo 框架為了讓實驗

5、結(jié)果早日能應(yīng)用到項目投資方和應(yīng)用領(lǐng)域，本人使用面向?qū)ο蟮腃++語言將核心算法及其功能封裝在對象中，供實驗室實用。同時，在VS 2005的MFC 框架中搭建了一個實用而有友好的應(yīng)用平臺。4）對應(yīng)人臉模型的在表情動畫方面的應(yīng)用在重建好的模型上，不僅僅是對三維人臉識別系統(tǒng)提供很好的方法，同時在諸多方面有較為寬廣的應(yīng)用。使用FDP（人臉定義參數(shù)）和FAP（人臉動畫參數(shù)）來實現(xiàn)人臉動畫，所在項目的研究課題最終目標(biāo)是將生成好的人臉模型做成說話頭，結(jié)