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文檔簡介
1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofMasterofEngineeringAuthor:墨墮衛(wèi)h叟旦g侖皇衛(wèi)gSupervisor:△堇墨QQi壘主旦£!Q£:Q衛(wèi)g叢i旦g!iSubject:College:SubmittedDate:壟Q!蘭:Q蘭浙江大學碩士學位論文摘要隨著計算機技術的進步,三維人臉模型越來越多的應用于人臉識別、計算機動畫等應用中。然而,一
2、方面,當前的三維人臉數據來源多樣,未進行對齊處理,不便使用;另一方面,目前三維人臉數據仍然無法方便快捷的獲取,成本較高。因此,本文提出一個新的三維人臉模型自動對齊方法,以及一個從二維人臉圖像到三維人臉模型的重建方法。在許多三維人臉應用中,人臉對齊是數據預處理過程中的重要一步。針對三維人臉頂點法向量的分布特性,本文提出一種基于鼻子區(qū)域檢測的三維人臉對齊方法。首先,對三維人臉頂點法向量進行無監(jiān)督聚類,將具有相似屬性的三維人臉頂點聚集到一類;
3、然后提出一種基于無向圖的三維人臉分割算法,將三維人臉分割成為若干區(qū)域,每個區(qū)域使用平均自旋圖描述;再使用支持向量機分類器挑選鼻子區(qū)域,并根據模板三維人臉的姿態(tài),對輸入人臉進行三維仿射變換;最后通過迭代最近點算法獲得精確的對齊結果。對己有的二維人臉圖像和三維人臉模型進行預處理后,可以利用這些訓練數據學習得到一個聯合徑向基函數網絡模型。同時,利用主動外觀模型方法和局部坐標編碼方法可以分別從二維人臉圖像和三維人臉模型上檢測出一組人臉地標點。最
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