基于形变模型和随机照片集的人脸三维重建

目前三维人脸重建方法很难得到人脸细节,较难适应于随机照片集,针对此问题,提出一种可以适应于无约束照片集的人脸重建方法。首先,通过联合特征点,采用三维形变模型(3DMM)来生成个性化样本,在联合朗勃照片渲染公式中解决了光度立体;然后,提出一种关联性测量来权重人脸各个部分的影响,在法线估计和表面重建中交替进行由粗到精的处理,得到人脸三维模型。实验使用合成数据和真实数据集进行性能测试。结果表明,所提方法可以重建详细的个人三维人脸模型,模型精度比其他方法更加精确;并在一定程度上提高了计算效率,可适用于无约束的照片集。