基于Android的三维面部模型自适应调整算法

本文基于Android平台获取二维人物图像,使用face++提供的人脸特征点提取SDK对输入照片的人脸特征点进行自动定位来提取二维人物图像的人脸特征点,根据所提取的特征点使用自适应算法进行调整,生成与二维人物图像相适应的三维面部模型。与一般的调整算法相比,本文针对存在角度的二维人物图像提出生成其对应三维面部模型的自适应调整算法。     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

基于正交投影的三维模型相似性比较算法研究*

提出了一种基于二维正交投影图像的三维模型相似性比较算法。首先计算三维模型的二维正交投影图像,然后提取二维正交投影图像的边缘轮廓夹角特征,并比较这些二维正交投影图像的相似性,最后通过二维正交投影图像的轮廓相似性来获取三维模型的相似性。实验验证了该算法的可行性,并且其对于三维模型检索所要求的平移、旋转和缩放不变性具有较好的鲁棒性。     

一种视频驱动的三维虚拟人动画实现方法

研究实现三维人体动画具有广泛的应用前景和实用意义,提出了一种二维视频驱动的三维人体动画实现方法。基于动态帧的关键帧提取算法从二维视频中构建了二维关键帧集合;基于二维关键帧构建二维人体骨骼模型;利用小孔成像原理和勾股定理计算得到关节特征点的深度坐标,从而得到了反映人体动画的三维数据。实验结果表明,该方法生成的三维人体动画形象逼真、成本低、提高了运动生成的实时性,能够应用于虚拟现实、计算机游戏、三维视频游戏制作等领域。     

基于弱监督学习的三维人脸形状与纹理重建

三维人脸相较于二维人脸包含了更多特征信息, 可应用于如人脸识别、影视娱乐、医疗美容等更多实际应用场景, 因此三维人脸重建技术一直是计算机视觉领域的研究热点. 由于真实三维人脸数据较难获取, 很多基于深度学习的重建算法首先利用传统重建方法为大量二维人脸图像构建三维标签, 作为训练数据, 这些数据可能并不精准, 从而导致算法的重建精度受到影响. 为此, 本文提出一种基于multi-level损失函数的弱监督学习模型, 结合传统三维人脸形变模型3DMM与深度学习方法, 直接从大量无三维标签的二维人脸图像中学习三维人脸特征信息, 从而实现基于单张二维人脸图像的三维人脸重建算法. 此外, 为解决二维人脸图像中常存在遮挡或大姿态情况而影响人脸纹理重建的问题, 本文使用基于CelebAMask-HQ数据集的人脸解析分割算法对图像进行预处理去除遮挡区域. 实验结果表明, 基于本文方法的三维人脸重建质量与重建精度均实现了一定的提升.     

计算机三维物体实体组建方法的研究

在计算机绘图和三维图像显示,例如激光扫描共焦显微图像、CT图像、MRI图像等的绘制和显示中,三维物体的组建是必不可少的。目前,三维物体的组建都是基于二维物体组建的基础之上。二维物体组建是基于连通性进行二维连通区域检出的,因而三维物体的组建速度比较慢。为此,文章提出一种新方法:围线积分法区域标号和链接表法三维叠片,用于三维图像中三维物体实体的组建。这种方法的基本原理是在三维二值图像中,先采用围线积分法区域标号,组建二维物体切片,再采用链接表法三维叠片,由二维物体切片组建三维实体。这种方法的优点是组建速度比较快。     

基于双目视觉的三维测量技术研究

本文对基于双目视觉的三维测量技术研究进行了深入挖掘,主要包括摄像机模型、双目相机的标定、图像校正、立体匹配等。同时借鉴机器学习的分类思想,将角点提取转化为二分类问题,利用随机森林算法来实现角点提取,再利用随机森林的预测结果来实现亚像素级角点提取。该方法相对于传统三维测量中的角点提取算法具有更好的自动化性能,能避免角点集群现象,能实现较高精度的亚像素级角点提取,获得更高精度的二维像素坐标。从而利用高精度的二维像素坐标来获得点的三维世界坐标,这也是基于双目视觉的三维测量技术的基础与核心。     

图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法

针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现三维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的三维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了三维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果.     

三维实体精确分层算法及虚拟重构技术

为了避免三维模型分层过程中的计算误差,并对分层效果进行预测和评价,提出一种精确分层算法及三维实体虚拟重构技术.分层采用投影二维工程图的技术,利用CAD软件本身所具有的二维轮廓提取及剖面线设置功能,输出一系列剖面视图提供给成型设备.三维实体重构技术完全模拟“层叠”制造过程,将一系列二维轮廓信息重构成三维实体.针对三维运动控制代码及二维工程图文件两类控制方式分别给出了两种重构算法.利用二次开发技术在SolidWorks上实现了算法功能,应用实例验证了其可行性及有效性.此方法可在大多数三维CAD系统平台上实现.     

基于专家系统的二维剖面图的三维实体重建

在分析以往三维实体重建策略的基础上,根据实体二维剖面图的特征,提出了基于专家系统的二维剖面图的三维实体重建技术。论文从工程应用的角度出发,给出了专家系统的重构模型和知识库的框架知识表示形式,在此基础上主要讨论了三维实体表面的离散化以及基于离散网络模型的推理算法,最后结合开放图形连接库OpenGL技术开发了一套矿床三维模型仿真系统。运行结果表明该三维实体重建方法操作简单、实用性强,具有很好的推广应用前景。     

集群计算环境下的三维表面重建

讨论了一种在集群计算环境下将物体各个方向的表面片拼接起来形成物体完整表面的算法．通过采样计算出体素到每个表面片的最近距离,利用添加策略计算出每个体素的权重距离,再利用行进块算法抽取出物体表面．实验结果表明,该算法在普通的PC集群上并行计算,可以大大减少建模的时间,特别是在大数据量时,加速的效果更加明显。     

Skeleton growing: an algorithm to extract a curve skeleton from a pseudonormal vector field

A curve skeleton is used to represent a 3D object in many different applications. It is a 1D curve that captures topology of the 3D object. The proposed method extracts a curve skeleton from the vector field inside the 3D object. A vector at each voxel of the 3D object is calculated using a pseudonormal vector. By using such a calculation, the computation time is significantly reduced compared with using a typical potential field. A curve skeleton is then extracted from the pseudonormal vector field by using a skeleton-growing algorithm. The proposed algorithm uses high-curvature boundary voxels to search for a set of critical points and skeleton branches near high-curvature areas. The set of detected critical points is then used to grow a curve skeleton in the next step. All parameters of our algorithms are calculated from the 3D object itself, without user intervention. The effectiveness of our method is demonstrated in our experiments.     

A new subdivision based approach for piecewise smooth approximation of 3D polygonal curves

This paper presents an algorithm dealing with the data reduction and the approximation of 3D polygonal curves. Our method is able to approximate efficiently a set of straight 3D segments or points with a piecewise smooth subdivision curve, in a near optimal way in terms of control point number. Our algorithm is a generalization for subdivision rules, including sharp vertex processing, of the Active B-Spline Curve developed by Pottmann et al. We have also developed a theoretically demonstrated approach, analysing curvature properties of B-Splines, which computes a near optimal evaluation of the initial number and positions of control points. Moreover, our original Active Footpoint Parameterization method prevents wrong matching problems occurring particularly for self-intersecting curves. Thus, the stability of the algorithm is highly increased. Our method was tested on different sets of curves and gives satisfying results regarding to approximation error, convergence speed and compression rate. This method is in line with a larger 3D CAD object compression scheme by piecewise subdivision surface approximation. The objective is to fit a subdivision surface on a target patch by first fitting its boundary with a subdivision curve whose control polygon will represent the boundary of the surface control polyhedron.     

3D object segmentation using B-Surface

3D object segmentation is important in computer vision such as target detection in biomedical image analysis. A new method, called B-Surface algorithm, is generated for 3D object segmentation. An improved 3D external force field combined with the normalized GVF is utilized. After the initialization of a surface model near the target, B-Surface starts to deform to locate the boundary of the object. First, it overcomes the difficulty that comes from analyzing 3D volume image slice by slice. And the speed of B-Surface deformation is enhanced since the internal forces are not needed to compute in every iteration deformation step. Next, the normal at every surface point can be calculated easily since B-Surface is a continuous deformable model. And it has the ability to achieve high compression ratio (ratio of data to parameters) by presenting the whole surface with only a relatively small number of control points. Experimental results and analysis are presented in this paper. We can see that the B-Surface algorithm can find the surface of the target efficiently.     

On the computation of the 〈3, 4, 5〉 curve skeleton of 3D objects

An algorithm to compute the curve skeleton of 3D objects in voxel images is presented. The skeleton is stable under isometric transformations of the object, since the algorithm is based on the use of the 〈3, 4, 5〉 weighted distance transform, which is a good approximation of the Euclidean distance transform. The 〈3, 4, 5〉 weighted distance transform is used both to identify suitable anchor points, and to efficiently check object voxels according to their distance to the background. The curve skeleton is symmetrically placed within the object, is topologically equivalent to the object, is unit-wide and provides a satisfactory representation of the object. Though the size of the object reconstructed from the curve skeleton via the reverse distance transformation is not as thick as that of the input, shape information is mostly retained by the skeleton, since all regions perceived as significant in the input can still be found in the reconstructed object.     

Patch‐type Segmentation of Voxel Shapes using Simplified Surface Skeletons

We present a new method for decomposing a 3D voxel shape into disjoint segments using the shape's simplified surface‐skeleton. The surface skeleton of a shape consists of 2D manifolds inside its volume. Each skeleton point has a maximally inscribed ball that touches the boundary in at least two contact points. A key observation is that the boundaries of the simplified fore‐ and background skeletons map one‐to‐one to increasingly fuzzy, soft convex, respectively concave, edges of the shape. Using this property, we build a method for segmentation of 3D shapes which has several desirable properties. Our method segments both noisy shapes and shapes with soft edges which vanish over low‐curvature regions. Multiscale segmentations can be obtained by varying the simplification level of the skeleton. We present a voxel‐based implementation of our approach and illustrate it on several realistic examples.     

Dividing Cubes算法生成的物体表面的法向量方向的光顺操作

在用DividingCubes算法提取的边界体素所构造的物体表面上,可能会存在法向量方向突变,使得物体表面光照图显示粗糙,文中提出了一种的领域加权平均法,对物体表面的法向量方向进行光顺处理,光顺操作只在相关边界体素间进行,并且对有多个等值面交汇的边界体素将不进行光顺操作,以避免模糊位于多个区域处的边界和保持物体表面光照图的细节,为避免在屏幕上产生孔洞,用光线投射法显示物体表面,文中所采用的光顺操作可以消除物体表面的法向量方向突变,使物体表面光照图光谱细腻,最后,给出一个医学图像的测试实例。     

散乱点云数据的高阶平滑隐式曲面重建

针对三维扫描或三维重建获取的散乱点云数据曲面重建问题, 提出基于拉普拉斯规则化的高阶平滑算法。首先, 计算点云数据的包围盒并离散化得到体素空间; 其次, 在体素空间根据隐式曲面的梯度和点云位置、法向信息建立目标函数, 并通过对目标函数的拉普拉斯规则化达到控制重建曲面光顺效果的目的; 再次, 根据最优化原理将重建问题转换为一个稀疏线性方程组求解问题; 最后, 通过步进立方体算法得到重建曲面的三角网格表示。定性和定量的实验结果表明, 该方法重建曲面绘制效果和精确度优于常用的Poisson方法。     

基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法

针对3D点云训练数据因人工标注不精确而导致模型定位不准确的问题,提出了一种基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法。首先,以基于3D体素网格的稀疏嵌入卷积检测（SECOND）网络作为基础网络,在候选区域生成网络（RPN）的基础上增加对定位不确定性的预测;然后,在训练过程中使用高斯和拉普拉斯两种分布模型对定位不确定性进行建模,并对定位损失函数进行重新定义;最后,在预测过程中结合定位不确定性和分类置信度作为目标置信度,使用阈值过滤和非极大值抑制（NMS）方法筛选候选目标。实验结果表明,在KITTI 3D目标检测数据集上,所提算法对于车辆类别的检测准确率在中等难度上比SECOND网络提高了0.5个百分点;当在训练数据中额外加入扰动模拟噪声的情况下,所提算法的检测准确率比SECOND网络最多提高了3.1个百分点。所提算法提高了3D目标检测准确率,减少了误检且提高了3D边界框的精度,并且对于带噪声的数据更鲁棒。