具有真实感的虚拟人脸合成

建立了一个可变形的三维人脸网格模型，通过两种变形方法使网格模型与特定人脸照片相匹配；利用所提供的特定人脸的照片，合成人脸的无缝拼接纹理图，同时对变形后的特定人脸网格模型进行了Bezier磨光；将人脸无缝拼接纹理图映射到Bezier磨光后的特定人脸网格模型上，从而生成具有真实感的三维人脸．     

人脸动画中逼真纹理映射的方法

生成真实感人脸纹理细节是人脸动画中的重要组成部分.根据人脸纹理映射部位定位准确和形象逼真的要求,提出了采用MPEG-4标准确定人脸模型特征点的位置,在照片纹理上标注特征点,分区域自动计算三维人脸纹理坐标,实现人脸纹理映射的方法.实验结果表明,使用该方法,人脸纹理映射部位定位准确、效果良好.     

三维人脸库数据还原处理

利用北京工业大学多媒体与智能软件技术实验室创建的中国人彩色三维人脸数据库中所提供的三维人脸数据，还原到规格化前的三维人脸数据，并建立了几何图与纹理图的双向映射关系．这一研究对于后续研究时的三维人脸数据操作具有重要意义．     

彩色图像中的人脸检测方法

综合了肤色检测、眼睛定位和支持向量机人脸验证方法,实现了彩色图像中的人脸检测.提出了一种基于区域的皮肤检测算法.将像素局部特征引入模糊C均值法,用其分割图像,根据肤色像素的数量判断分割区域是否为肤色区域.在肤色区域中利用眼睛的亮度图和色度图定位人脸样本,最后利用训练好的支持向量机预测人脸样本是否为人脸.     

三维人脸扫描图像数据预处理

为构造基于知识学习的形变模型所需的规格化三维人脸库,提出一种纹理映射图数据结构及以点为处理单元的分割三维人脸的方法.该结构将原始数据隐含的信息显性化,为激光扫描仪采集的真实三维人脸中分离的采样点与纹理2部分数据建立双向映射关系,以保证数据操作和处理达到实时与同步.基于此结构的快速映射特点,提出的分割方法以二维纹理点为操作对象能够快速处理大量原始数据.     

一种高清晰度三维地形景观图的制作方法

给出了一种静态三维地形景观图的制作方法，采用DEM内插建立地形的几何模型使得DEM的采样密度和DOM的分辨率一致，并将DEM和DOM在像素级对准，直接进行逐像素透视投影和DOM纹理映射．该方法所使用的工具为常用的图像处理软件，主要针对小规模的三维地形景观图，对于非实时交互的应用，简单易行，且容易控制纹理映射，充分利户纹理信息，比较好地再现了地表的纹理细节。     

彩色图像中的人脸检测方法

综合了肤色检测、眼睛定位和支持向量机人脸验证方法,实现了彩色图像中的人脸检测.提出了一种基于区域的皮肤检测算法.将像素局部特征引入模糊C均值法,用其分割图像,根据肤色像素的数量判断分割区域是否为肤色区域.在肤色区域中利用眼睛的亮度图和色度图定位人脸样本,最后利用训练好的支持向量机预测人脸样本是否为人脸.     

像素邻域差向量协方差特征的多视角人脸检测

像素差向量特征是一阶统计量,而研究其高阶统计特性仍是一个未解问题. 针对该问题,研究了像素差向量在局部邻域中的协方差统计特性,提出了一种新颖的像素局部差向量协方差特征,显著提高了多视角人脸检测的性能. 该方法首先计算输入图像的多通道特征图,并计算特征图的像素差向量; 然后在指定尺寸的邻域内计算像素差向量的协方差矩阵,获得差向量中任意两个元素间的相关信息,用于表示人脸的局部特征; 最后设计了一种人脸候选区域提取方法,对该人脸检测器作进一步优化,实现了实时运行速度. 实验结果表明,本文方法优于当前其他主流方法,且可部署在低功耗的边缘计算设备上.     

三维人脸纹理改善及其在模型匹配中的应用

为改善三维人脸库的颜色纹理,基于纹理映射技术,提出了一种改善方法.使用统计学中曲线拟合与线性回归的方法,根据扫描仪获取的三维人脸库颜色纹理空间,拟合、逼近真实纹理空间,进而得到改善的颜色纹理空间,建立了三维人脸库颜色纹理空间到改善的纹理空间之间的映射关系.根据该映射关系改善了三维人脸库颜色纹理,缩小了其与真实纹理之间的差异.实验结果证明,用该方法改善后的纹理与真实纹理的差明显小于扫描得到的纹理与真实纹理之间的差;在模型匹配过程中使用改善后的纹理,可提高模型匹配速度,缩短匹配时间.     

具有照片真实感的三维特定人脸的生成

目前人脸建模的方法都不是很令人满意：成本高昂，算法复杂。针对这一困难提出了一种简单有效的由正、侧面照片重建特定人脸三维模型的新方法。先用多分辨率技术构造纹理无缝拼接图，然后把三维网格模型投影到圆柱面上并展开，根据二维图像变形技术中特征指定算法的数学思想，将匹配公式进行一定的改进后应用于模型网格点的适配，在作了一定假设后推导逆向圆柱映射的计算公式，将适配后的柱面网格映射回去，最后进行纹理映射生成真实感的特定人脸三维模型。实验证明，该方法可实现不同人脸的真实再现，而且无需昂贵的设备，算法简单，可以廉价的生成具有照片真实感的三维特定人脸。     

花式纱线的计算机模拟

为了解决由于花式纱线不规则的外形、复杂的材质结构以及丰富的色彩变化，造成真实感模拟的困难，将花式 纱线的特征参数分为形态、材质和颜色三个主要方面，提出在计算机上模拟花式纱线的实现方案．用多段拼接的低次贝 塞尔曲线构造花式纱线的形态轮廓，在形态轮廓区域内及其附近添加基于光照明模型的光照明因子模板和随机噪声函数 表现纱线的材质，纱线的配色在色调、亮度、饱和度（hue、luminance、saturation,HLS)颜色模型中进行，可以单色平 铺和多色渐变．对棉质单色雪尼尔纱、波纹纱以及渐变色雪尼尔纱的模拟效果表明，整套方案能够实现对花式纱线较为 逼真的模拟．     

基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究

本文是基于颜色模型和纹理特征的肤色识别系统的研究。利用皮肤的纹理特征和颜色模型相结合,优化了一般的基于颜色模型的肤色识别系统的检测效果。仿真实验证明,该系统具有较好的肤色检测效果。     

三维地形的真实感实现

三维真实感地形的生成是科学可视化、计算机动画和虚拟现实的技术核心,也是时空一体化地理信息系统的关键技术,而OpenGL又是最新的三维图形的国际标准,实现地形的真实感显示,其目的是使三维地形景观直观、逼真,交互地显示在计算机屏幕上。涉及的主要技术有纹理映射、高度图、光照模型等。文章介绍了真实感地形绘制中的一些关键技术,阐述在OpenGL程序中如何将其实现,并改进原有的纹理映射技术,提出混合纹理算法,根据地形高度值的不同,采用不同的纹理进行映射,简化了真实感地形绘制的工作。绘制结果逼真,在3D游戏、虚拟现实中有一定的应用价值。     

融合肤色模型与小波变换的人脸检测算法

针对目前人脸检测误检率高的问题,提出了一种融合肤色模型与小波变换的新算法．该算法采用肤色模型确定人脸的可能位置,然后分别对人眼和嘴巴进行检测,最终确定人脸位置．其中眼睛位置在小波变换后根据几何位置进行检测,嘴巴位置采用Fisher分类器检测．这一新算法实现了在复杂背景中单人脸快速、准确定位．与传统的YC_bC_r肤色模型检测算法相比,新算法将颜色空间与小波变换、Fisher分类相结合,提高了检测精度．实验表明,该算法的正确检测率为91％,误检率仅为2％．     

基于粒子系统的3D动态火焰模拟

为了在虚拟场景中绘制复杂的火焰,解决模拟火焰时在实时性和逼真性方面所出现的问题,提出了一种基于粒子系统的火焰模拟方法。通过粒子系统的几何建模方法,实现火焰粒子的不断生成和消亡,得到在三维场景中具有动态感的火焰;通过引入Gyarmathy模型和控制粒子行为的Perlin噪声,实现模拟火焰的运动效果;通过对每个粒子进行纹理贴图及渲染处理,增加三维场景中物体的真实感。实验表明,重力和风力反映了火焰的消亡规律和运动情况,并实时模拟复杂火焰模型;纹理贴图增强了火焰的立体效果,实现了复杂火焰模型的逼真性。     

保持纹理细节的无缝图像合成

为了解决传统图像合成方法在处理具有不同纹理特征的图像时产生明显边界的问题, 提出新的图像合成框架.把图像分解为基本层和细节层,基本层解决边界处颜色的无缝融合|细节层实现边界处纹理细节的光滑过渡.算法流程为进行基本层的融合,合成新的细节层,新细节层添加到融合的基本层得到最终结果.通过计算一张权重图来指导新细节层的生成,权重图度量纹理特征的强弱和像素到边界的距离.实验结果显示:算法可以有效保证颜色的无缝融合,保持纹理的光滑过渡.相对于传统图像合成方法,该算法可以生成更真实的合成图像.     

基于正交图像生成人脸模型的合成分析方法

针对采用现有基于图像的人脸建模方法生成的三维人脸模型存在的人工性缺陷问题,提出了一种基于合成分析方法的个性化三维人脸建模方法.利用合成方法由两幅正交人脸图像生成一个初始三维人脸模型,比较基于颜色直方图方法合成的人脸图像纹理与输入图像纹理的差异,根据纹理差异来指导对人脸网格的局部自适应细分,不断调整合成的三维人脸模型,从而更好地保持了人脸的精细细节特征.实验结果表明,使用该细分反馈算法,可以减少模型的人工性缺陷,在整体上提高了合成人脸模型纹理的真实感.     

一种基于肤色特征的人脸特征点定位方法

针对传统人脸特征点定位方法中存在的算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等问题,本文提出一种基于肤色特征的人脸特征点自动定位方法.首先对预处理后的图像在多个色彩空间中利用肤色特征实现人脸区域的精确定位;然后,在人脸区域内根据各特征部位的特性构造色度模型函数来标定其特征区域;最后,在特征区域内完成人脸特征点的自动定位.实验结果表明,该算法简单、鲁棒性较高,且能够快速高效地实现人脸特征点定位.     

一种基于肤色模型的贝叶斯人脸检测算法

为了结合颜色信息和人脸特征构造快速高精度的人脸检测系统，提出一种基于肤色模型的贝叶斯人脸检测算法，新算法包括两大步骤，即肤色检测和人脸特征检测．前者借助混合高斯模型对人脸肤色区域楚模．生成肤色检测规则．同时，针对合理选择混合高斯模型中分量数问题，提出一种基于聚类有效性函数的最优分量数确定方法，以提高肤色检测的精度，在人脸特征区域判决中引入菱形搜索，与贝叶斯判决相结合，以提高人脸特征区域的检测速度，新算法具有较高的检测精度和较低的漏警率，同时能够满足实时检测的要求。