【摘要】：自動(dòng)三維人臉特征點(diǎn)標(biāo)定是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其廣泛應(yīng)用于人臉識別,人臉模型配準(zhǔn),表情識別,臉部動(dòng)畫等領(lǐng)域。通過對三維人臉樣本統(tǒng)計(jì)建模,采用遺傳算法對待匹配模型的生成數(shù)目進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,利用模型相似性匹配方法及其映射關(guān)系對三維人臉特征點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)定。首先,對三維人臉數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后對其統(tǒng)計(jì)建模并通過模型形變得到有映射關(guān)系的基準(zhǔn)模型和待匹配模型。利用遺傳算法對待匹配模型中的待匹配模型生成數(shù)目參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,生成與之對應(yīng)的待匹配模型數(shù);接著計(jì)算待測模型與待匹配模型的相似度。最后,利用模型相似度和模型映射關(guān)系,間接得到待測模型的特征點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法是可行的,能夠在一定程度上提高原有算法的效率。該算法可以自動(dòng)標(biāo)定三維人臉模型的特征點(diǎn),當(dāng)距離閾值為10像素時(shí),39個(gè)三維人臉特征點(diǎn)定位的準(zhǔn)確率都可以達(dá)到100%,并有效解決了傳統(tǒng)方法中三維人臉模型平滑區(qū)域特征點(diǎn)精度不高的問題。
[Abstract]:Automatic 3D face feature point calibration is a hot topic in the field of computer vision. It is widely used in face recognition, face model registration, facial expression recognition, facial animation and so on. Through the statistical modeling of 3D face samples, the genetic algorithm is used to optimize the parameters of the generated number of matching models, and the model similarity matching method and its mapping relationship are used to calibrate the 3D face feature points automatically. Firstly, the 3D face data is preprocessed, and then the statistical model is modeled and the corresponding datum model and the matching model are obtained by the deformation of the model. Genetic algorithm is used to optimize the number of models generated in the matching model to generate the corresponding number of matching models, and then calculate the similarity between the model to be tested and the model to be matched. Finally, the feature points of the model under test are obtained indirectly by using model similarity and model mapping relationship. Experimental results show that the proposed algorithm is feasible and can improve the efficiency of the original algorithm to some extent. The algorithm can automatically calibrate the feature points of 3D face model. When the distance threshold is 10 pixels, the accuracy of all the 39 3D facial feature points can reach 100%, which effectively solves the problem that the accuracy of feature points in the smooth region of 3D face model is not high in the traditional method.
【作者單位】： 荊楚理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)銀川學(xué)院機(jī)電動(dòng)力與信息工程系;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2246273