人臉三維建模與特征點(diǎn)搜索的研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)人臉識(shí)別以其方便、經(jīng)濟(jì)而受到世人的矚目，然而隨著人臉檢測(cè)和識(shí)別，人臉建模和動(dòng)畫等方面的研究的不斷深入，傳統(tǒng)的基于二維圖像的人臉?lè)治龇椒媾R諸多困難。由于人臉是存在于空間三維結(jié)構(gòu)的，而二維圖像本身三維信息的缺失，無(wú)法很好地處理三維結(jié)構(gòu)的人臉識(shí)別問(wèn)題。一個(gè)較好的解決辦法是利用三維信息進(jìn)行人臉的識(shí)別。三維信息能夠更精確地描述人的臉部特征，提取的某些特征具有剛體變換不變性，并且不易受化妝，姿態(tài)和光照的影響。 三維人臉的研究主要困難

2、在于：L數(shù)據(jù)獲取困難2．預(yù)處理工作非常繁瑣3．三維數(shù)據(jù)頂點(diǎn)的排列具有任意性，三維數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)也是一個(gè)待解決的問(wèn)題4．在三維配準(zhǔn)時(shí)，需要一些三維特征點(diǎn)的坐標(biāo)，而自動(dòng)的三維特征點(diǎn)提取算法從未有人提出。 針對(duì)目前三維人臉建模與三維人臉研究中的關(guān)鍵性問(wèn)題，本人在研究生期間所做的工作與創(chuàng)新性的探索如下： (1)幫助實(shí)驗(yàn)室建立了兩個(gè)三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)于這兩個(gè)不同方式采集得到的三維數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了預(yù)處理和重采樣的工作。 (2)由于

3、三維數(shù)據(jù)的頂點(diǎn)規(guī)模遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)二維數(shù)據(jù)，所以在預(yù)處理過(guò)程中，本文提出了一個(gè)由少量手工點(diǎn)取的特征點(diǎn)坐標(biāo)組成的能量函數(shù)，對(duì)這個(gè)能量函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化來(lái)簡(jiǎn)化三維預(yù)處理過(guò)程。 (3)對(duì)于在三維上進(jìn)行特征點(diǎn)搜索的算法進(jìn)行了嘗試。將原本在直角坐標(biāo)系上適用的AAM算法，改為在圓柱坐標(biāo)(h，φ)上進(jìn)行。在深度空間建立線性模型，并改進(jìn)了AAM算法搜索特征點(diǎn)的能量函數(shù)，增加了深度空間項(xiàng)。新的能量函數(shù)得到的優(yōu)化效果更為理想。 (4)在三維配準(zhǔn)方法上，

4、本文對(duì)光流方法和網(wǎng)格采樣方法進(jìn)行了研究，并且在網(wǎng)格采樣方法上提出了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)。但由于這兩種方法效果并不非常理想，本文提出了一種基于TPS的三維配準(zhǔn)新方法，在效果和耗時(shí)方面都比前兩種方法更優(yōu)。 (5)基于我們擁有的三個(gè)三維人臉庫(kù)，分別進(jìn)行了三維建模的工作，建立了三個(gè)三維可變形人臉的統(tǒng)計(jì)模型。同時(shí)對(duì)建立的三維模型進(jìn)行了比較，提出了模型評(píng)判的一般性標(biāo)準(zhǔn)。 (6)以上海市科委重大項(xiàng)目“基于三維頭部圖像的身份識(shí)別新技術(shù)研究”為背景