三维人脸测量与分割系统研究

三维人脸的测量与分割有着广泛的应用需求,是目前重要的研究方向,但三维人脸数据的庞大、无序等问题制约了其快速发展。首先开发了基于结构光方法的三维人脸测量系统,获得以点云形式存储的高精度三维人脸数据。其次,采用保角变换对三维人脸数据进行了预处理,并采用二维卷积神经网络分割结合三维反映射的思路,实现了三维人脸的分割,解决了三维数据的无序性以及旋转性,降低了三维数据分割的时间消耗。实验结果表明,本文提出的三维人脸测量系统精度可达0.5 mm,三维分割的平均交并比可达0.78,二维分割结合三维反映射的整体效率明显高于直接进行三维分割的效率。