基于圖片序列的三維人臉重建方法研究.pdf

1、客觀世界是三維的，對三維物體進行分析在很多領域都有重要應用，利用簡單的二維信息獲得三維模型是人們一直探索的主題。現(xiàn)在有很多種重建三維人臉模型的方法，可以根據(jù)單幅圖像或多幅圖像序列重建三維人臉模型，或者利用硬件設備掃描進行三維重建。單視圖的三維人臉重建是根據(jù)一張人臉正視圖來擬合標準人臉模板，會丟失深度信息。而多視圖的三維重建只需幾幅人臉圖片就可以重建三維人臉點云，總的來說，設備要求比較低，實現(xiàn)起來比較容易。
　　本文主要內(nèi)容是基于多

2、幅圖像序列進行人臉表面重建，利用標定好的相機從不同角度拍攝被測人臉的三到六副圖像，對人臉特征點進行特征提取和圖片序列的特征點匹配，然后獲得人臉的三維稀疏點云，對點云進行精簡和優(yōu)化，得到最后的三維人臉模型。本文的主要貢獻如下：
　?。?）本文提出了一種局部特征和全局特征加權的特征提取算法。局部特征可以提取人臉關鍵特征點，但是沒有全局特性，不能獲得人臉主輪廓特征點；而全局特征可以。本算法利用多層卷積網(wǎng)絡的深度學習方法定位人臉全局特征點

3、，在此基礎上對人臉進行局部特征提取，獲得更多有效人臉特征點。實驗結果表明局部特征和全局特征的加權特征提取算法對人臉特征點的提取效果表現(xiàn)好。
　?。?）本文提出了一種鄰近點比值選擇的人臉特征點匹配算法，對于多個相似特征點的選擇，我們針對人臉特征比值選擇適合的閾值，并通過實驗選擇適合的比值閾值，該算法提高了人臉特征匹配的正確率。
　?。?）本文提出了一種點云精簡配準優(yōu)化算法，引用敏感哈希查找鄰近點的思想，將三維點云映射到一個平面