面向三維人臉形變模型的非均勻重采樣對(duì)齊技術(shù).pdf

1、三維人臉對(duì)齊技術(shù)是根據(jù)人臉面部特征建立不同三維人臉數(shù)據(jù)間點(diǎn)到點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。三維點(diǎn)之間的對(duì)齊是三維人臉建模的關(guān)鍵，在人臉識(shí)別、人臉動(dòng)畫(huà)、影視特效和廣告中也有著廣泛的應(yīng)用前景。但現(xiàn)有的對(duì)齊算法，或限制條件嚴(yán)格，或?qū)R后的人臉網(wǎng)格數(shù)據(jù)量大，不利于三維人臉模型的建立。因此，構(gòu)造完全三維意義上的對(duì)齊方法，在保證三維人臉重要特征信息一一對(duì)應(yīng)的前提下，簡(jiǎn)化對(duì)齊后的三維人臉網(wǎng)格數(shù)據(jù)，是一項(xiàng)很有意義的研究工作。 本文在詳細(xì)分析了以往均勻重采樣

2、對(duì)齊算法缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了基于分片的非均勻重采樣對(duì)齊算法，該算法通過(guò)ASM特征點(diǎn)自動(dòng)定位實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉自動(dòng)分片，然后根據(jù)人臉各片的曲率，確定人臉整體采樣策略。非均勻重采樣對(duì)齊算法在實(shí)現(xiàn)不同三維人臉間點(diǎn)與點(diǎn)的稠密對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)上，大量地減少了對(duì)齊后三維人臉的點(diǎn)和面片的個(gè)數(shù)。由于可以根據(jù)對(duì)采樣點(diǎn)數(shù)或形狀及外觀近似度的要求來(lái)選擇具體的非均勻重采樣策略，從而使得該方法的靈活性和可推廣性更強(qiáng)。另外，本文用非均勻重采樣對(duì)齊算法建立了一定規(guī)模的人臉庫(kù)，并應(yīng)用

3、到三維人臉模型的重建中，大大提高了重建速度。最后通過(guò)一系列的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了非均勻重采樣對(duì)于減少數(shù)據(jù)量、簡(jiǎn)化模型和提高模型匹配速度等方面有了很大的改進(jìn)。 在人臉識(shí)別方面，本文采用PCA算法和Fisher線性判別相結(jié)合的方法進(jìn)行基于形變模型的三維人臉識(shí)別，分析比較了基于均勻重采樣和非均勻重采樣對(duì)齊算法建立的形變模型所得到的識(shí)別結(jié)果，并提出了根據(jù)具體的識(shí)別要求選擇不同采樣次數(shù)的形變模型的方案，以達(dá)到滿(mǎn)足識(shí)別要求的同時(shí)提高識(shí)別實(shí)時(shí)性的目的。