个性化三维人脸模型的特征约束多分辨率绘制

给出了一种有效支持个性化变形的三维人脸模型结构和一种特征约束的实时连续多分辨率绘制方法。为方便变形中特征点及相关区域的移动,模型结构的设计体现了人脸特征及模型中点、边、面的邻接关系。基于这种模型结构的多分辨率绘制方法给出了特征约束的有序递减网格设计,实现了视距相关的快速模型简化,在保持模型视觉特征的同时保证了实时连续绘制。     

三维人脸模型编辑器的设计与实现

用计算机生成真实感人脸动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一，建立精细的三维人脸模型是其中的第一步，同时也是至关重要的一步，我们开发了一个三维人脸模型编辑器，可以使用该模型编辑器对从Interent下载的三维人脸模型进行增加，删除、修改等编辑操作，从而得到满意的可用的人脸模型，供人脸动画系统使用。     

人脸自适应三维建模的研究与实现

以Candide-3 模型为基础,提出了一种适应不同人脸的三维建模方法。该方法通过对人脸的灰度图像及相应的边缘检测图像进行分层次区域灰度投影,确定了人脸面部器官的大致区域,同时对二值化图像进行分析,采用直接定位和计算定位两种方式,提取了人脸特征点,并以此为基础建立了人脸的三维模型。实验证明,该方法能够较好地调整标准Candide-3 模型,使之适应不同的人脸。     

一种个性化人脸三维建模方法

描述了一种特定人的人脸三维建模方法,该方法用该人的正面及侧面人脸两张照片,通过选择关键特征点,在基本人脸模型基础上,经过变形,得到特定人脸三维网格模型。再经纹理匹配,获得特定人的三维人脸模型。该方法已在微型计算机上进行了模拟,并成功地获得酷似真人的人脸三维模型。     

一种改进的三维人脸重建方法

以径向基函数散乱数据插值算法为基础,针对该算法在三维人脸建模中的不足,提出一种改进的算法：在三维人脸建模中,根据特征点和非特征点的不同特性对基函数选择不同的参数值,使通用人脸模型的调整变换更加合理;然后应用二元三次多项式插值方法对特征点局部区域进行二次平滑,避免了畸变模型的产生,最终得到完整的三维人脸模型。实验结果表明,使用该算法构建的三维人脸模型生成速度快,且具有较高的精确度。     

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。     

获得特定人脸模型变形方法的研究与探讨

主要目的是想让人们从枯燥的模型变形工作中解脱出来.主要研究如何利用二维图片信息获得特定三维人脸模型,首先介绍人脸模型变形的基本原理,然后提出特定人脸模型变形的一般步骤,提出人脸对几种常用的基于图片的三维人脸模型变形方法并对这些方法作了详细的阐述,分析和对比,总结这些方法各自的优点和不足,最后得到一种新的模型变形思路和方法.此文通过针对典型方法的对比分析中可以了解目前在人脸变形建模方面所做工作的特点及不足,这将对以后工作具有一定的研究意义.     

基于照片的个性化人脸建模系统研究

三维个性化人脸建模一直是计算机图形学中一个具有挑战性的课题。论文建立了一个基于照片的个性化人脸建模通用系统。根据MPEG-4确定出标准模型特征点的位置,从正面和侧面两幅照片出发,进行特征点编辑,获取人脸的关键特征点的位置,然后对标有对应特征点的标准模型进行变形,进行纹理映射,最后获得了真实的个性化人脸模型。该系统操作方便,可以快速地建立个性化人脸模型,为三维人脸动画提供了真实模型。     

一种基于特征模型的人脸检测方法

特征提取是基于特征的人脸检测的关键。提出了一种利用眼睛和鼻子的灰度特征和几何特征的人脸检测方法。选取眼睛和鼻子作为特征点,构造一个三角的特征模型。另外,此方法对候选特征图像采用逐步改变分块大小的方法进行搜索,得到独立的特征点,并利用人脸结构特点的先验知识建立模型的搜索策略。实验证明,此方法能迅速准确的从复杂背景中检测出人脸,而且对多人脸同样有效。     

基于区域控制模型的三维人脸重建技术

根据头骨和面部肌肉的解剖结构提出了一个人脸区域控制模型,该模型采用骨骼和皮肤2层网格来表示一个三维人脸,其中外层的皮肤网格被划分成几个功能区域,不同区域采用不同的子区域变形模型.基于该模型实现了一个三维人脸重建系统,该系统在"计算机辅助眼镜设计系统"中得到了很好的应用.     

人脸表情视频数据库的设计与实现

人脸表情分析与合成是近年来人机交互领域的研究热点。由于不同研究小组使用的数据集各异,不同方法的效果和适用性缺乏统一的测试基础。为此,该文研究了人脸表情分析与合成的问题空间,建立了一个大型人脸表情视频数据库,并制定了一套人脸表情视频数据库技术规范。该数据库采集时采用正面充分光照,从3个不同的视角记录图像数据,内容包括了70个人的1000段脸部表情视频,涵盖了常见的8类情感类表情和中文语音发音的说话类表情,提供了一个中文语音动态视位系统,并对表情序列采用了FACS(脸部动作编码系统)评价。该数据库是我国目前人脸表情研究较全面的基础资源库,可以作为人脸识别、人脸表情识别与合成算法的一个标准测试平台。该文介绍了建立人脸表情视频数据库的一系列关键技术,并给出了该数据库的技术标准。     

一种基于块体变形的人脸合成算法

人脸由于其表面的不规则性及复杂性,一直是计算机人脸造型的难点。该项研究中,将人脸分为八块,对每一块分别处理,在此基础上提出了一种基于块体变形模型的人脸合成算法,它具有兼顾细节,同时又考虑整体的优点,结果令人满意。     

面向应用的个性化3D人脸模型快速生成技术

真实感3D人脸模型生成技术是计算机图形领域研究的热点问题之一,但已有的相关方法存在真实感差、算法复杂度高、局限性多、实用性弱等问题．在分析3D人脸模型姿态矫正和模型变换方法基础上,研究基于一张人脸正面图像和普通3D人脸模型、采用关键特征点匹配和真实感纹理映射方法构建个性化3D人脸模型的方法,最后利用基于C＋＋和OpenGL实现的原型系统进行实验分析．实验结果表明该方法计算简单、建模效率高,且适用于影视特效制作、3D网络游戏、医学美容等领域．     

改进的统计模型三维人脸特征点标定算法框架

自动三维人脸特征点标定是计算机视觉领域的研究热点,其广泛应用于人脸识别,人脸模型配准,表情识别,脸部动画等领域。通过对三维人脸样本统计建模,采用遗传算法对待匹配模型的生成数目进行参数优化,利用模型相似性匹配方法及其映射关系对三维人脸特征点进行自动标定。首先,对三维人脸数据预处理,然后对其统计建模并通过模型形变得到有映射关系的基准模型和待匹配模型。利用遗传算法对待匹配模型中的待匹配模型生成数目参数进行优化,生成与之对应的待匹配模型数;接着计算待测模型与待匹配模型的相似度。最后,利用模型相似度和模型映射关系,间接得到待测模型的特征点。实验结果表明,提出的算法是可行的,能够在一定程度上提高原有算法的效率。该算法可以自动标定三维人脸模型的特征点,当距离阈值为10像素时,39个三维人脸特征点定位的准确率都可以达到100%,并有效解决了传统方法中三维人脸模型平滑区域特征点精度不高的问题。     

一种提取人脸特征3D信息的方法

针对头部姿态大角度偏转时,传统的2D人脸模型(主动表观模型,Active Appearance Model)定位人脸特征点的精度会急剧下降.引入与MPEG-4兼容的3D人脸形状模型Candide,并为其建立2D的形状模型和表观模型.模型拟合人脸图像的过程中,在保持3D形状模型与2D形状模型形变一致的基础之上,应用反向组合算法,提取人脸特征点的位置和头部姿态等3D信息.实验结果表明:在C环境下,算法的处理速度为250帧/秒以上,能达到实时处理;当头部姿态的偏转角度为0°-60°时,算法的标准误差值介于0.01-0.1之间.     

一种个性化三维人面模型及其绘制方法

设计了一种有效支持个性化变形和实时显示的三维人面模型结构,并在此基础上给出了一种特征约束的实时连续多分辨率绘制方法。模型结构的设计充分考虑了人面特征及模型中点、边、面的邻接关系,便于变形中特征点及相关区域的移动,基于此结构的特征约束的多分辨率绘制方法建立了视点参数与模型分辨率间的直接关系,在保持模型视觉特征的同时保证了实时连续绘制的实现。     

基于主动形状模型的人脸特征建模

论文基于主动形状模型,提出了一种新的人脸特征建模方法,并详细介绍了唇部形状的建模过程。该方法从人脸数据库中提取一定的训练集,对唇部形状进行标注、校准和统计分析,可以得到唇部的变形模式,每种变形模式对应形状协方差矩阵的一个特征值,而最大的N(N<10)个特征值对应的主要变形模式可以还原出98%的形状变化。实验证明,该方法以非常小的信息损失为代价,仅用少量的参数就可以描述绝大部分的视觉特征。     

基于特征点的人脸模型调整方法探讨

基于特征点的三维人脸模型调整．是利用标准人脸的网格模型生成特定人脸模型的重要步骤，该方法已在人脸识别、虚拟现实、表情动画等多方面的应用中取得了良好效果。本文介绍了网格模型及其调整，对利用模型特征点进行非特征点自动调整的方法进行了具体的分类和分析，并对该方法的进一步发展和应用进行了展望。     

利用径向基函数生成特定人脸的三维网格体

本文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，利用径向基插值方法．来得到特定人脸的三维网格模型的方法。通过试验取得了一定的效果。     

一种快速而精确的多人脸检测与定位算法

根据由粗到精的思路，综合利用了眼睛器官的特征、人脸模板以及基于人脸区域象素分布的统计信息等线索．首先用基于AdaBoost学习算法的级联模型发现可疑人脸区域，然后在可疑人脸区域内发现可疑眼睛区域并组合可疑眼睛区域对得到候选人脸区域，最后用人脸模板验证候选人脸区域，精化人脸定位．实验表明．本算法能快速而精确地实现多人脸检测与定位，且对彩色图像和灰度图像都适用．