三维脸部网格模型的交互式调整

脸部网络模型的建立是基于模型的人脸合成技术的关键步骤。提出了一种结合自动和交互方式，利用正交图象的三维人脸模型调整算法，首先利用区域增长法和矩形模板匹配确定正面图象中人脸及各特征区域的位置，利用变形模板自动提取人脸完整特征；然后交互地修正人脸特点的准确正面位置，并从侧面图象提取特征点的深度；最后算法自动确定脸部姿态和利用反向距离内插调整模型非特征点，获得输和人脸模型。实验结果表明，该算法简便实用，费时较少，具有一定的实用价值。     

基于单张人脸图片和一般模型的三维重建方法

提出一种使用单幅人脸照片进行特征提取、标准模型变形的全自动三维人脸重建方法。使用改进ASM方法自动精确提取人脸特征点,通过使稀疏形变模型匹配平面特征点来获取照片人脸的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸。基于肤色模型优化的ASM提取人脸特征,使得一定角度的侧面照片也可以有很好的重建效果。同时,使用基于肤色模型的纹理融合技术使侧面信息缺失的问题得到很好解决。实验证明,该方法快速简便,只用单幅照片全自动化完成重建,无须用户交互,生成的三维模型有较好的真实感。     

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.     

基于形变模型的多角度三维人脸实时重建

摘 要：采用人脸特征点调整三维形变模型的方法应用于面部三维重建,但模型形变的计 算往往会产生误差,且耗时较长。因此运用人脸二维特征点对通用三维形变模型的拟合方法进 行改进,提出了一种视频流的多角度实时三维人脸重建方法。首先利用带有三层卷积网络的 CLNF 算法识别二维特征点,并跟踪特征点位置;然后由五官特征点位置估计头部姿态,更新 模型的表情系数,其结果再作用于 PCA 形状系数,促使当前三维模型发生形变;最后采用 ISOMAP 算法提取网格纹理信息,进行纹理融合形成特定人脸模型。实验结果表明,该方法在 人脸重建过程中具有更好的实时性能,且精确度有所提高。     

基于特征点的特定人脸三维网格的生成

提出了一种在通用人脸模型的基础上,依据特定人脸正面图象和侧面图象得到特定人脸的三维网格模型的方法。该方法首先从特定人脸正面和侧面图象上提取特征点,然后依据这些特征点信息对相应人脸网格模型进行特征点变换,在此基础上对其余非特征点使用插值变换,从而将特定人的特征信息溶入到通用人脸模型中去,由此得到特定人脸的三维网格模型。通过试验取得了一定的效果。     

基于特征点的三维人脸形变模型

针对传统三维人脸形变模型效率低的不足,提出了一个基于特征点的线性人脸形变模型.首先,提出一种基于平面模板的对应方法,自动地实现了三维人脸的稠密点对应,建立了人脸线性模型.然后,提出一个基于动态成分的线性形变模型,选择与目标人脸最相关的主成分作为形变模型的基空间.最后,采用一个全局与局部双重形变框架来完成人脸形状建模.实验结果表明,该方法能够获得较好的建模精度,可以通过真实照片上的少量特征点生成逼真的三维人脸模型.     

从2D帧到3D人脸建模的基于Candide模型的合成方法

本文应用Candide模型作为通用的3D人脸模型,介绍了一种结合自动和交互方式的合成方法,从2D视频帧合成3D人脸模型。首先利用可变形模板自动提取脸部的特征点,在图像质量不好时,可以进行交互式操作。然后对通用模型进行全局变换和局部变换,对于非特征点的调整,采用径向基函数进行插值。最后通过对图像划分区域,分段完成纹理贴图,合成3D人脸模型。     

基于网格变形的从图像重建三维人脸

从图像重建高质量三维人脸一直是计算机视觉和图形学的一个重要研究问题.不同于传统的基于立体匹配的窄基线多视几何和数据驱动的人脸形变方法,提出一种结合网格变形技术和立体视觉原理的、从图像重建高质量三维人脸模型方法.给定从不同视角拍摄的几幅人脸图像,基于健壮图像特征获得可靠的相机外部参数和稀疏三维点;在此基础上,提出一种结合几何细节保持和图像一致性约束的三维人脸变形算法重建三维人脸,通过对人脸模板的网格变形,使得变形人脸在多幅图像中的可见投影具有一致性的图像颜色强度.基于模板的人脸变形可以有效地解决三维模型成像中的遮挡问题,采用健壮估计法消除噪声、离群点和光照对目标函数收敛性的影响,对目标函数的多次非线性优化求解进一步改进了人脸重建的质量.采用合成人脸图像和真实人脸图像重建三维人脸的实验结果表明,文中算法可以从几幅宽基线图像重建高质量的三维人脸模型.     

基于三维模型的人脸姿态估计

提出了一种基于三维模型的人脸姿态估计方法。首先根据人脸特征点重建出稀疏的三维人脸模型,然后基于三维模型采用线性回归的方法对人脸姿态进行初步估计,确定姿态范围,再对估计结果进行修正,从而对人脸姿态进行精确估计。实验表明,该方法具有较好的估计效果,提高了姿态估计精度。     

一个三维人脸真实感模型重建算法

从多幅照片恢复三维人脸模型的难点在于如何自动求取脸部的特征点以及获得逼真的模型.本文提出了从人的头部运动来求取脸部结构的方法,首先使用改进的图像金字塔LK算法匹配对应照片的特征,再由局部向量调整,得到了精确的匹配结果,然后通过相机定标、运动分析、通用模型匹配、纹理映射算法重构出真实感的人脸模型.实验结果及算法分析表明,本文提出的特征匹配算法的精确度较高,实现特定人脸重建方法切实可行,生成的模型可视效果较好.     

基于支持向量回归机的三维人脸建模方法研究

提出一种新的三维人脸建模方法,该方法首先运用双目立体视觉原理从不同角度获得人脸的两张照片,在一张照片上选定特征点,通过匹配在另一张照片上得到对应的特征点,然后从空间立体几何知识出发,根据两张照片上特征点的坐标以及拍摄时的参数,计算其三维坐标,利用支持向量回归机(SVR)对其进行回归预测建模,最后经纹理贴图,得到具有纹理特征的特定三维人脸模型。仿真实验结果表明,该方法获得的三维人脸模型较为逼真。     

Automatic facial feature extraction and 3D face modeling using two orthogonal views with application to 3D face recognition

We present a fully automated algorithm for facial feature extraction and 3D face modeling from a pair of orthogonal frontal and profile view images of a person's face taken by calibrated cameras. The algorithm starts by automatically extracting corresponding 2D landmark facial features from both view images, then compute their 3D coordinates. Further, we estimate the coordinates of the features that are hidden in the profile view based on the visible features extracted in the two orthogonal face images. The 3D coordinates of the selected feature points obtained from the images are used first to align, then to locally deform the corresponding facial vertices of the generic 3D model. Preliminary experiments to assess the applicability of the resulted models for face recognition show encouraging results.     

三维重建指纹特征提取分析的刑事案件数字化侦破

本文在二维指纹识别技术的基础上,结合多目摄像头数据模型进行指纹采集的三维重建。采用指纹特征点坐标场和方向场进行表征,利用二维指纹特征点的空间映射来获得三维指纹特征点空间特征坐标,由局部四邻域法计算坐标方向场,在指纹匹配中,基于双参考点法进行指纹的空间特征点对齐,由欧氏距离和方向夹角进行特征点配对。实验结果表明,本文提出的指纹三维重建技术以及指纹特征点的提取和匹配,能够最大限度获取三维指纹特征信息,保证指纹特征识别精度,为刑事案件侦破提供有力的技术支持。     

双目立体视觉的三维人脸重建方法

创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.     

基于特征分块的三维人脸重建和识别

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷,提出一种基于特征分块的三维人脸重建算法,并将此算法应用到三维人脸识别中,实现了基于特征分块的加权三维人脸识别。首先,利用基于平面模板的非均匀重采样法对原始数据进行归一化;其次,采用主动形状模型(ASM)算法对三维人脸和二维人脸图像进行特征定位和特征分块;然后,利用基于分块主元分析(PCA)的稀疏形变模型算法实现每个人脸分块的三维重建;最后,实现了此算法在三维人脸识别中的应用。实验表明,此重建算法具有较高的精度和重建效率,还可以达到全局最优,并且可以提高三维人脸的识别率。     

匹配图像与3维模型特征点的真实感3维头重建

提出并实现一种基于两张正交图像和一个标准3维头模型,并利用2D图像特征点和3D模型特征点的匹配进行3维头模型重建的算法。首先,进行面部区域和头发区域的分割,利用色彩传递对输入图像进行颜色处理。对正面图像利用改进后的ASM（主动形状模型）模型进行特征点定位。改进局部最大曲率跟踪(LMCT)方法,更为鲁棒的定位了侧面特征点。在匹配图像特征点与标准3维头上预先定义的特征点的基础上,利用径向基函数进行标准头形变,获得特定人的3维头部形状模型。采用重建好的3维头作为桥梁,自动匹配输入图像,进行无缝纹理融合。最后,将所得纹理映射到形状模型上,获得对应输入图像的特定真实感3维头模型。     

一种改进的人脸纹理映射方法

识别人脸图像优化问题,由于人脸纹理映射时容易出现的纹理扭曲和畸变现象,影响图像的真实性,提出一种改进的纹理图像映射方法。根据人脸特征点信息,利用特征块匹配法配准正侧面人脸图像,并使用加权平滑算法和金字塔方法对图像进行双重融合实现图像的平滑过渡;然后利用一种特殊的定位方法来计算三维人脸模型上顶点对应的纹理坐标;最后根据纹理坐标将纹理图像映射到三维特定人脸模型表面上,可得到具有真实感的三维人脸模型。实验结果表明,纹理合成方法简捷有效,纹理映射结果生动逼真,有效的避免了纹理图像的扭曲和畸变现象,具有较高的鲁棒性。     

基于二维Gabor小波特征的三维人脸识别算法

分析三维人脸识别技术,提出一种基于Gabor小波特征的三维人脸识别算法。该算法采用二维Gabor小波特征精确且稳定地描述人脸特征,重建三维人脸模型并对其进行模板匹配,对匹配后的三维人脸模型进行线性判别分析。对基于ORL和UMIST两个人脸数据库的实验结果表明,该算法性能优良。     

结合特征适配与拉普拉斯形变的3维人脸重建

目的 数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。方法 该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取2维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果 用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。结论 本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。     

面向医疗整容的三维人脸重建与编辑系统

针对医疗整容领域中客户在术前无法直观感受术后整容效果的问题,提出了面向医疗整容领域的三维人脸重建与编辑系统.该系统首先对用户上传的图片进行特征点标记,然后结合三维形变模型(3D morphable model,3DMM)对输入图像进行对齐,接着将处理后的图像输入预先训练好的三维人脸重建网络中,便可得到输入图像所对应的三维人脸模型.系统对此模型进行加载渲染后,用户可以对模型的脸颊、鼻梁和下巴进行编辑以达到模拟整容的效果,之后可对模型进行保存并查看诊断结果.最后,对重建效果、整形效果和诊断结果可靠性进行测试.实验结果表明,该系统对中青年人脸的重建效果好,重建模型与输入图片相似度高;对模型整形后的部位依然保持平滑自然,达到了模拟整容的效果;在给定正确的人脸尺寸后,诊断结果给出的整形建议在毫米级范围内,说明了整形结果具有较高的可靠性.