本文選題：人臉檢測　切入點(diǎn)：人臉特征點(diǎn)追蹤　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人臉動畫在工業(yè)界有著廣泛的應(yīng)用,但傳統(tǒng)人臉動畫制作方法費(fèi)時、費(fèi)力、高成本,因此找到一個簡單、方便、低成本的人臉動畫制作方法具有重大意義。本文提出了一個基于單目視頻的高質(zhì)董人臉動畫自動生成算法。該算法分為三部分:人臉檢測、人臉特征點(diǎn)追蹤和高質(zhì)量人臉動畫生成。首先,基于哈爾(Haar-Like)特征和自適應(yīng)增強(qiáng)(Adaboost)算法,用已有的人臉圖像數(shù)據(jù)庫,訓(xùn)練出級聯(lián)人臉檢測器。通過人臉檢測器可以檢測出視頻幀中的人臉區(qū)域。在首次獲取人臉區(qū)域后,我們通過人臉特征點(diǎn)定位算法定位人臉上一些重要的特征點(diǎn)(嘴角、眼角、鼻尖等)。人臉特征點(diǎn)定位算法是基于形狀索引(Shape-Indexed)特征的雙層增強(qiáng)回歸(Two-Level Boosted Regression)算法。之后,基于人臉特征點(diǎn)和多線性人臉模型(Multilinear Facial Model)重建出人臉三維形狀與姿態(tài)。然后,通過明暗成形(Shapefrom Shading,SfS)算法重建出人臉精細(xì)局部形狀(皺紋、褶皺等)。最后,將視頻每幀的人臉精細(xì)局部形狀信息應(yīng)用到人臉三維形狀上,完成高質(zhì)量人臉動畫捕捉。
[Abstract]:Face animation is widely used in industry, but the traditional method of face animation is time-consuming, laborious and expensive. Therefore, it is of great significance to find a simple, convenient and low-cost method for making face animation.In this paper, a high quality face animation automatic generation algorithm based on monocular video is proposed.The algorithm is divided into three parts: face detection, face feature point tracking and high quality face animation generation.Firstly, based on Haar-Like feature and adaptive enhanced Adaboostalgorithm, a cascade face detector is trained by using the existing face image database.The face region in a video frame can be detected by a face detector.After obtaining the face region for the first time, we use the face feature point localization algorithm to locate some important feature points (mouth corner, eye angle, nose tip, etc.).Face feature point location algorithm is based on shape index and Shape-Indexeded-based two-layer enhanced regression level Boosted Regression algorithm.Then, 3D face shape and pose are reconstructed based on face feature points and Multilinear Facial Model.Then, the fine local shape (wrinkles, folds, etc.) of the face is reconstructed by shape-shape-shading from shading SfSs algorithm.Finally, the fine local shape information of each frame of the video is applied to the 3D face shape to achieve high quality face animation capture.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1707772