基于特征分塊的三維人臉重建及在識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、三維人臉重建在人臉識(shí)別、影視制作、網(wǎng)絡(luò)游戲以及醫(yī)學(xué)等方面中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，并且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，三維人臉重建已經(jīng)成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及模式識(shí)別領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一?；趩畏鶊D像的三維人臉重建數(shù)據(jù)獲取簡(jiǎn)單，只需一幅人臉正面圖像，引起了研究者的廣泛關(guān)注。本文針對(duì)基于單幅圖像的三維人臉重建進(jìn)行深入研究，具體如下：
　　首先，研究了三維人臉數(shù)據(jù)規(guī)范化技術(shù)。利用激光掃描設(shè)備得到的三維數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量較大且不規(guī)則，如何選取

2、僅包含人臉主要特征區(qū)域的三維數(shù)據(jù)并對(duì)其規(guī)范化，是三維人臉重建以及識(shí)別的重要前提。本文選取人臉面部主要特征區(qū)域?yàn)闄E圓形區(qū)域，利用基于平面模板的網(wǎng)格重采樣方法實(shí)現(xiàn)了BJUT-3D人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)范化，最終每個(gè)人臉均由23676個(gè)頂點(diǎn)組成，并且不同人臉點(diǎn)與點(diǎn)之間一一對(duì)應(yīng)。
　　其次，提出基于特征分塊的三維人臉重建方法。本文將基于稀疏形變模型的重建算法與徑向基函數(shù)插值相結(jié)合，同時(shí)考慮到人臉的姿態(tài)變化，提出了一種基于特征分塊的三維人臉重建方法

3、。按照人臉特征將人臉劃分成四個(gè)分塊(眉毛區(qū)域、眼睛區(qū)域、鼻子區(qū)域以及嘴巴區(qū)域)，分別利用基于稀疏形變模型的重建算法得到各個(gè)分塊的三維形狀信息，然后結(jié)合徑向基插值算法，對(duì)得到的所有人臉三維數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)表明，該算法相較于未經(jīng)分塊稀疏形變模型的重建算法，在保證重建效率的前提下，重建精度有所提高。
　　再次，提出基于人臉重建的加權(quán)三維人臉識(shí)別方法。本文將基于特征分塊的三維人臉重建應(yīng)用到人臉識(shí)別中，將三維人臉重建和識(shí)別結(jié)合起來(lái)加以研究