帶運動模糊的三維動態(tài)人臉重建.pdf

1、如何生成高精度真實感三維人臉動畫是計算機圖形學和計算機視覺領域的一個重點研究課題。當前三維人臉動畫建模技術應用領域十分廣闊，包括影視制作、人臉識別、虛擬現(xiàn)實以及游戲等多個方面。
　　現(xiàn)有的三維人臉動畫重建方法大多基于高質量的圖像序列，很少考慮到運動模糊對重建的影響。本文基于對運動模糊現(xiàn)象的觀察及研究嘗試解決這一問題。
　　本文基于一系列現(xiàn)有的被動式人臉動畫重建算法提出了一個基于模糊感知的三維人臉動畫重建系統(tǒng)。首先我們參考目前

2、效果最好的基于雙目匹配的靜態(tài)人臉重建方法求取每一幀圖片對應的幾何模型;為獲得人臉表情的運動情況，我們計算圖片序列的光流，并且利用3D模型頂點與2D圖片像素的投影關系傳播網格模型的幾何拓撲，建立全對應網格序列;接著，為增強人臉模型的真實感，我們根據RGB圖片信息對網格模型進行細節(jié)擬合以生成毛孔級的細節(jié)效果;最后為了減弱網格模型序列在播放過程中出現(xiàn)的“閃爍”現(xiàn)象，我們采用雙邊濾波算法對網格序列進行平滑操作。
　　在網格傳播這一步中，我

3、們提出了基于模糊感知的正則化算法。首先我們根據像素在時序上的梯度變化檢測出運動模糊區(qū)域，并根據梯度變化的程度為網格模型頂點賦予不同的模糊值，基于此模糊值對網格模型采用適應性的正則化方法，即對模糊程度不同的頂點賦予不同的正則化權值。基于模糊感知的正則化算法在糾正了運動模糊區(qū)域幾何錯誤的同時也較好地保持了原先幾何模型的細節(jié)特征。
　　在為網格模型添加毛孔級細節(jié)的時候，我們發(fā)現(xiàn)運動模糊區(qū)域的像素真實性完全遭到破壞，無法根據其梯度為網格模