基于RGB-D數(shù)據(jù)的三維人臉建模及標(biāo)準(zhǔn)化.pdf

1、人臉是人體重要的生物特征之一，也是傳遞感情的重要載體。三維人臉建模因其在人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別和計(jì)算機(jī)動(dòng)畫等方面的廣泛應(yīng)用前景而成為圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。
　　雖然用三維掃描儀可以直接獲取高精度的三維人臉信息，但這類三維采集設(shè)備較為笨重、造價(jià)昂貴、采集要求嚴(yán)格且采集所需計(jì)算量大，極大地限制了三維人臉在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用。而近年來逐漸普及的消費(fèi)型RGB-D設(shè)備，雖然精度不足，但是價(jià)格較低且能夠?qū)崟r(shí)獲取RGB

2、圖像和深度圖像，是一種有望于把三維人臉建模推向?qū)嶋H應(yīng)用的有效模式。本文旨在研究基于消費(fèi)型RGB-D設(shè)備的人臉采集、建模與建庫(kù)方法。
　　本文首先介紹了用于獲取RGB-D數(shù)據(jù)的深度獲取設(shè)備Kinect的主要結(jié)構(gòu)與相關(guān)工作原理，搭建了Kinect的開發(fā)環(huán)境。隨后，介紹了RGB-D數(shù)據(jù)的采集方法，設(shè)計(jì)了基于RGB-D數(shù)據(jù)的三維人臉建模流程并開發(fā)了相關(guān)的人臉采集與建模程序，提出了一個(gè)基于RGB圖像的三維人臉矯正算法并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的

3、效果。
　　接著，為了建立RGB-D三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，本文針對(duì)RGB-D數(shù)據(jù)精度較低的特點(diǎn)，提出一種基于可變模板的三維人臉標(biāo)準(zhǔn)化算法。其思路是根據(jù)低精度三維人臉的頂點(diǎn)數(shù)動(dòng)態(tài)確定二維模板的大小，采用高精度數(shù)據(jù)生成重采樣模板，從而實(shí)現(xiàn)低精度三維人臉頂點(diǎn)間的一一對(duì)應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可高效地對(duì)Kinect采集的低精度三維人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)較好地保留其關(guān)鍵信息。
　　最后，基于以上技術(shù)，本文針對(duì)自由場(chǎng)景中的人臉識(shí)別與建模問題采

4、集了一個(gè)多模人臉數(shù)據(jù)庫(kù)SWJTU-MF DB。該數(shù)據(jù)庫(kù)采用4種不同設(shè)備采集了200個(gè)中性表情中國(guó)人的人臉樣本數(shù)據(jù)。采集的數(shù)據(jù)包括可見光圖像、二維視頻序列、三維人臉（高精度）和立體視頻序列，具有以下三個(gè)特點(diǎn):1）模態(tài)不同。同時(shí)包含二維圖像與三維形狀數(shù)據(jù);2）分辨率、精度不同。不但采集了分辨率不同的人臉圖像，還采集了精度不同的人臉模型;3）動(dòng)靜結(jié)合。同時(shí)包含了動(dòng)態(tài)與靜態(tài)人臉數(shù)據(jù)。為三維人臉識(shí)別、三維人臉重建分析、姿態(tài)分析和人臉特征點(diǎn)定位等問