面向三維人臉形變模型的非均勻重采樣對齊技術(shù).pdf

1、三維人臉對齊技術(shù)是根據(jù)人臉面部特征建立不同三維人臉數(shù)據(jù)間點(diǎn)到點(diǎn)的一一對應(yīng)關(guān)系。三維點(diǎn)之間的對齊是三維人臉建模的關(guān)鍵，在人臉識別、人臉動畫、影視特效和廣告中也有著廣泛的應(yīng)用前景。但現(xiàn)有的對齊算法，或限制條件嚴(yán)格，或?qū)R后的人臉網(wǎng)格數(shù)據(jù)量大，不利于三維人臉模型的建立。因此，構(gòu)造完全三維意義上的對齊方法，在保證三維人臉重要特征信息一一對應(yīng)的前提下，簡化對齊后的三維人臉網(wǎng)格數(shù)據(jù)，是一項很有意義的研究工作。 本文在詳細(xì)分析了以往均勻重采樣

2、對齊算法缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了基于分片的非均勻重采樣對齊算法，該算法通過ASM特征點(diǎn)自動定位實(shí)現(xiàn)對人臉自動分片，然后根據(jù)人臉各片的曲率，確定人臉整體采樣策略。非均勻重采樣對齊算法在實(shí)現(xiàn)不同三維人臉間點(diǎn)與點(diǎn)的稠密對應(yīng)的基礎(chǔ)上，大量地減少了對齊后三維人臉的點(diǎn)和面片的個數(shù)。由于可以根據(jù)對采樣點(diǎn)數(shù)或形狀及外觀近似度的要求來選擇具體的非均勻重采樣策略，從而使得該方法的靈活性和可推廣性更強(qiáng)。另外，本文用非均勻重采樣對齊算法建立了一定規(guī)模的人臉庫，并應(yīng)用

3、到三維人臉模型的重建中，大大提高了重建速度。最后通過一系列的實(shí)驗驗證了非均勻重采樣對于減少數(shù)據(jù)量、簡化模型和提高模型匹配速度等方面有了很大的改進(jìn)。 在人臉識別方面，本文采用PCA算法和Fisher線性判別相結(jié)合的方法進(jìn)行基于形變模型的三維人臉識別，分析比較了基于均勻重采樣和非均勻重采樣對齊算法建立的形變模型所得到的識別結(jié)果，并提出了根據(jù)具體的識別要求選擇不同采樣次數(shù)的形變模型的方案，以達(dá)到滿足識別要求的同時提高識別實(shí)時性的目的。