本文關(guān)鍵詞： 圖像重建人臉模型 多線性模型方法 非剛性迭代最近點方法 拉普拉斯變形 明暗重建形狀　出處：《計算機輔助設(shè)計與圖形學學報》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了從單張圖片中自動快速重建高細節(jié)人臉表情模型,提出一種從粗到細逐步優(yōu)化的方法.首先從單張照片檢測到的特征點中,通過多初值迭代方法優(yōu)化求解對應(yīng)的三維頭部姿態(tài)和大尺度的人臉表情;其次以檢測到的人臉特征點為依據(jù)對不準確的人臉表情進行矯正,并使用非剛性的迭代最近點方法對齊模型上的特征點和圖像特征點,使用拉普拉斯坐標影響其余非特征點位置;最后使用帶有常量假設(shè)的明暗重建形狀方法為人臉模型重建細尺度的幾何細節(jié),以增加重建模型的逼真度.實驗結(jié)果表明,文中方法能夠在頭部大幅度擺動的情況下生成更準確的帶有幾何細節(jié)的人臉模型;該方法不需要對圖片的攝像機進行標定,也不需要預(yù)先訓(xùn)練或預(yù)設(shè)用戶的特征模型和混合形狀,同時不強制約束室內(nèi)光照以及單調(diào)的背景環(huán)境.
[Abstract]:In order to automatically and quickly in a single image reconstruction of facial expression in high detail model, put forward a method from coarse to fine. First, gradually optimize the feature points from a single photograph detected by facial expression, multiple initial iterative methods for solving the corresponding optimization of 3D head pose and large scale; secondly to face feature points detected on the basis of facial expression is not accurate correction, and using feature point iterative closest point method for non rigid alignment on the model and the image feature points, using the Laplasse coordinate affect the rest of non feature points; finally using geometric detail method with constant brightness reconstruction shape assumption for facial model reconstruction of fine scale reconstruction, in order to increase the fidelity of the model. The experimental results show that this method can generate face model with geometric details more accurately in the head greatly under the condition of the swing; The method does not need to calibrate the camera of the picture, nor does it need to pre train or preset user's feature models and mixed shapes, while it does not restrict indoor lighting and monotonous background environment.

【作者單位】： 中國科學院計算技術(shù)研究所前瞻研究實驗室/移動計算與新型終端北京市重點實驗室;中國科學院大學;
【基金】：中國科學院計算技術(shù)研究所創(chuàng)新課題(20166040)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1523128