本文選題：三維人臉重建 + 明暗恢復形狀��； 參考：《武漢理工大學》2011年碩士論文

【摘要】：人臉的幾何形狀和表面材質(zhì)非常復雜,現(xiàn)實生活中的很多問題在二維的環(huán)境下并不能很好地解決。比如在人臉識別、人臉監(jiān)控等方面,在表情變化或者正側(cè)面匹配上其識別率始終無法提高,如果能有三維模型,那么就可以在三維模型上進行表情合成或者利用三維信息進行匹配,在理論上會識別率和魯棒性都將會有提高。目前,三維人臉模型在安全認證、影視動漫、醫(yī)學科學等領域的應用非常廣泛。近年來,三維人臉重建方面的研究也取得了很多不錯的成果。然而獲取真實詳細的臉部信息成本非常昂貴,例如需要利用三維激光掃描儀,而且由于環(huán)境因素或者建模對象的配合程度的影響導致實施起來比較困難。而人臉的二維圖像獲取相對而言非常簡單,因此目前很多研究都圍繞著基于二維圖像去重建三維的人臉模型,而其中,尤其是單張正面圖像所需要的條件少而非常容易獲取,因此,本文將對基于單張照片的二維信息進行人臉的三維模型重建的方法進行討論。 本文首先深入研究了當前主流的基于圖像明暗信息來恢復形狀的三維重建算法,分析對比了傳統(tǒng)的四類典型解法,包括最小化方法、演化方法、局部方法和線性化方法,并且從中選取了演化方法進行求解研究,在此基礎之上提出了一種基于水平集算法和能量最小化方法的三維重建算法。首先本文在分析介紹了傳統(tǒng)的水平集的數(shù)值解法之后,提出了一種改進的快速行進法來求解水平集問題,通過實驗對比,該算法能夠使求解的精度顯著性地提高。使用改進的快速行進法求解基于圖像明暗恢復形狀的問題得到了和原始二維圖像比較一致的三維人臉模型,但是由于明暗恢復形狀問題所固有的病態(tài)性,求解結果不可避免地出現(xiàn)了凹凸二義性的問題。為了解決這個問題,本文首先基于三角面片的方向性尋找凹凸分界線,從而確定凹陷的區(qū)域,實驗結果證明該方法的精確度比較高。然后采取能量最小化的方法,基于凹凸邊界線和相對中心線對凹陷區(qū)域進行重構,實驗結果表明最終獲得的三維人臉模型和原始二維圖像相似度很高,具有非常好的真實性。
[Abstract]:The geometric shape and surface material of human face are very complex, and many problems in real life can not be solved well in two-dimensional environment. For example, in respect of face recognition, face monitoring and so on, the recognition rate of facial expression changes or positive side matching can never be improved. If there can be a three-dimensional model, Then we can combine facial expression on 3D model or match it with 3D information. In theory, the recognition rate and robustness will be improved. At present, 3D face models are widely used in the fields of security authentication, video animation, medical science and so on. In recent years, the research of 3D face reconstruction has also made a lot of good results. However, it is very expensive to obtain real and detailed facial information, such as using a 3D laser scanner, and it is difficult to implement because of the influence of environmental factors or the degree of cooperation of modeling objects. The 2D image acquisition of human face is relatively simple, so many researches focus on the reconstruction of 3D face model based on 2D image, and especially the single frontal image needs less conditions and is very easy to obtain. Therefore, the method of 3D face reconstruction based on two-dimensional information of single photograph is discussed in this paper. In this paper, the current mainstream 3D reconstruction algorithm based on image shading information to restore shape is deeply studied, and four typical methods are analyzed and compared, including minimization method, evolution method, local method and linearization method. The evolutionary method is selected to solve the problem. Based on this, a 3D reconstruction algorithm based on level set algorithm and energy minimization method is proposed. In this paper, after analyzing and introducing the traditional numerical method of horizontal set, an improved fast moving method is proposed to solve the level set problem. The experimental results show that the accuracy of the algorithm can be significantly improved. The improved fast moving method is used to solve the shape restoration problem based on image light and dark. A 3D face model which is consistent with the original 2D image is obtained. However, because of the inherent ill-condition of the shape restoration problem, The problem of concavity and convexity is inevitable. In order to solve this problem, firstly, the concave and convex boundaries are found based on the directionality of the triangles, and the region of the depression is determined. The experimental results show that the accuracy of the method is high. Then the method of energy minimization is adopted to reconstruct the concave region based on the concave boundary line and the relative center line. The experimental results show that the resulting 3D face model has a high similarity with the original two-dimensional image and has a very good authenticity.
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP391.41

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