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.     

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．     

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。     

三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计

现有的图像重构算法未进行立体匹配处理,导致重构的图像与原图像相比在细节方面差距较大,甚至出现失真.为此,进行了三维动态人脸图像的高精度填充重构算法设计.采集二维人脸图像,进行相机标定、图像灰度化、图像滤波等预处理;利用算子提取人脸图像特征点并根据特征点分布进行立体匹配;对立体匹配后的特征点进行划分,得到人脸特征网格组成的三维模型;将二维图像中的纹理映射到三维模型上,实现三维重构.结果表明:所设计的算法减少了重构图像与原图像在细节上的差距,解决了重构图像的失真问题.     

三维人脸衰老数据库的生成

采用改进的形变模型方法将真实人脸衰老图像重建成三维人脸, 进而生成三维人脸衰老数据库, 并根据性别和年龄形成三维衰老人脸性别子库和衰老子库.结果表明, 此方法可有效地为三维人脸衰老化研究提供三维衰老人脸数据.     

一个真实感语音同步人脸动画系统

报道了一个基于肌肉模型的人脸语音动画系统的设计过程，先用一组人脸的激光扫描数据建立起一个三维人脸模型作为原始模型，然后根据特定人脸照片数据对原始模型进行修改以得到特定的人脸模型，在此模型的基础上进行纹理映射，从而实现了人脸表情和语音同步动画。     

基于重采样的三维人脸样本扩充

为了对现有三维人脸数据库的数据规模和数据覆盖范围进行扩充,提出一种基于样本重采样的三维人脸样本扩充算法.该方法首先根据面部器官的分布规律对人脸样本进行区域划分,并获得关于各个器官的样本集;然后通过从各个器官样本集中选择器官并重组的方式来获取新的三维人脸样本,为了保证新器官之间的无缝融合,提出了基于薄板样条函数(thin-plate-spline,TPS)的几何信息缝合方法和基于微分算子的纹理缝合方法.实验结果表明:本文提出的样本扩充方法能对现有三维人脸数据库进行扩充;扩充后的样本集可以提高算法的效果.     

用纹理映射技术实现三维着装效果展示

介绍了二维纹理图像对三维曲面的映射原理,论述了产生三维着装效果的诸如曲面建模、映射关系确定、光照纹理模型建立等纹理映射的计算过程。     

聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究

为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集; 其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像; 再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成; 最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%; 与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.     

基于深度三维形变的单张3D人脸重建算法

三维形变模型(3DMM)作为人脸重建的重要方式,在3D建模、图像合成等领域有着广泛的应用.由于受训练数据类型、数量以及主成分等因素影响,3DMM存在过约束的现象,不能提供足够的灵活性来表示高频变形.本文将三维形变模型嵌入到深度神经网络中,为提升3D人脸重建的表示能力提供了新的思路.为了提升网络学习效率,本文构设了一种双通路神经网络,实现了在全局路径和局部路径之间的平衡.通过在学习目标和网络结构两方面改进非线性3DMM,提出了一种比线性或以往的非线性模型更能捕捉到更高层次细节的模型.算法对比与仿真实验表明,本文算法在3D人脸重建上的归一化平均误差更低,所生成的3D人脸模型鲁棒性好、重构准确,实现了较好的3D人脸重建性能.     

基于车载LiDAR数据的建筑物三维重建

车载LiDAR点云数据量大且杂乱无章,当前尚没有完整算法来实现建筑物点云的自动分割和模型重建,特别是带有纹理信息的模型重建.以一栋结构复杂的建筑物为例,结合建筑物实际特征,采用自动与手动相结合、先简单后复杂、凹凸一致性等原则对数据进行分割和滤波处理;再采用点云数据与CAD底图配准的方式进行三维重建、纹理映射和渲染,从而实现结构复杂建筑物的真实三维重建.     

基于三维模型的多姿态人脸识别

利用正面、侧面照片建立起三维虚拟人脸模型，对待识别照片进行角度估计，把人脸三维模型进行投影，将多姿态识别转换成同一角度下两张照片的识别，从而解决了人脸的多姿态识别问题．提出了一种完整的解决人脸多姿态识别的方案，并提出了一种新的计算待识别照片旋转角度的算法．     

基于扩展二维不变矩的三维人脸特征提取

将二维不变矩理论和算法扩展应用于三维人脸特征提取的研究,在对三维人脸模型进行预处理及网格归一化的基础上,建立了具有平移、比例和旋转不变性的三维人脸模型的Zernike矩不变量特征表示,并基于距离可分性设计了一种特征评价测度,对所提特征和深度特征进行了对比评价。多姿态三维人脸数据库的实验结果表明,三维人脸模型的Zernike矩不变量特征具有对不同姿态人脸模型鲁棒、可分性强等优点。     

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。     

三维人体数据处理及真实感显示技术

分析了德国Tecmath公司的VITUS激光三维人体扫描仪生成的STL格式的三维人体模型文件的数据格式，针对STL文件格式体积庞大、读取速度低下的弊端，提出了利用文档串行化技术和动态数组技术读取和保存STL文档中有效信息的方法，经实际编程检验，文件体积和读取速度都得到了极大的改善．文中还以OpenGL作为三维显示接口，来解决三维人体数据的可视化问题，从而使三维人体扫描仪获得的数据可以脱离扫描仪在其它的环境下进行显示与处理。为其数据的进一步处理与深层次开发打下了基础．