改进的基于形变模型的三维人脸建模方法

提出了基于均匀网格重采样算法的原型三维人脸对应算法．基于人脸特征实现原型三维人脸之间的对应,克服了传统对应算法对应效果差,算法精度低的缺陷;提出了基于改进遗传算法的形变模型匹配算法．新的匹配算法不依赖于目标函数的梯度信息和初值,全局搜索能力强．优化过程中交叉和变异概率的调节机制,有效提高了算法的收敛速度和精度．实验结果表明,新的对应算法可有效实现原型三维人脸之间的对应,提高形变模型的精度．新的匹配算法能有效提高模型匹配的效率和精度,缩短模型匹配时间．

人脸建模和动画的基本技术

文中讨论了通过人脸的正面和侧面照片构造头部的三维模型 ,并赋予其简单动画的基本技术 .基于此技术 ,实现了一个交互式人脸建模和动画的工具 .详细阐述了在系统实现过程中应用到的人脸几何表示、由一般人脸变化到特定人脸、弹性网格、肌肉模型。

基于认知机理的三维人脸建模及应用研究

人类天生具备从单张平面照片进行三维信息恢复的能力,模拟人类的这一认知过程,研究基于单张平面图像的人脸三维建模技术,是当前认知计算中的一个重要问题。以统计学为工具,在建立人脸统计模型的基础上提出一个两步人脸形状建模方案,利用人脸结构先验知识对建模过程进行约束,能够生成真实感强的三维人脸模型。将三维人脸模型应用到光照和姿态估计问题上,取得了较好的效果。

三维人脸建模与应用

三维建模是计算机视觉和计算机图形学领域中一个基本的问题 ,人脸借助其特有的普遍性和易用性成为众多先进三维建模算法的实验平台。但是由于人脸的复杂性、易变性 ,建立逼真的三维人脸模型成为众多研究者挑战的课题。本文分析了三维人脸建模的研究内容和研究难点 ,总结了 1990年以来出现的最新方法和进展 ,从三维数据的获取、标准三维人脸建模、特定三维人脸建模及应用等三维建模的几个主要环节进行了分类综述 ,重点介绍了一些主要算法的基本思路和最新进展 。

基于形变模型的人脸建模及其应用综述

形变模型(morphable model)是近几年提出的人脸建模新方法。基于若干原型人脸的知识,该方法实现了真实感三维人脸的自动建模,并在图像分析、人脸识别、表情动画等方面的应用中取得了良好效果。回顾了基于形变模型的人脸建模的研究概况、基本原理及应用情况,并对形变模型的进一步应用和发展进行了展望。

三维人脸建模及在跨姿态人脸匹配中的有效性验证

针对现有三维人脸采集技术对采集场景存在诸多限制,提出了自由场景下基于多张图像的三维人脸建模技术,并对其进行了有效性验证。首先,提出一个姿态及深度值迭代计算模型,实现了特征点深度值的准确估计;然后,进行了基于多张图像的深度值融合及整体形状建模;最后,将深度迭代优化算法(IPDO)与目前最优的非线性最小二乘法(NLS1_SR)在Bosphorus Database数据集上进行了对比,建模精度提高了9%,所重建的三维人脸模型投影图像与二维图像具有较高的相似度。实验结果表明,在大姿态变化条件下,该识别算法借助三维信息相较于未借助的情况下,其识别率可以提高50%以上。

基于权因子调整的NURBS曲线形状修改算法及其在人脸建模中的应用

提出了一种修改NURBS曲线形状的新算法 该算法运用约束优化方法 ,通过调整原始曲线的多个控制顶点的权因子 ,使得修改后的曲线更加自然地通过给定的目标点 推导出了用于计算新权因子的 3变量线性方程组 ,并在此基础上 ,针对人脸建模中的具体问题 ,设计了一种基于NURBS曲线形状调整的人脸轮廓线编辑算法 。

SICP配准的三维人脸建模

传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)不能很好处理异常值、噪声及丢失数据等情况,导致降低了在人脸建模中三维点云配准的精度。本文提出使用稀疏迭代最近点(Sparse Iterative Closest Point,SICP)来进行深度图的配准,稀疏ICP通过使用稀疏诱导准则去重新书写配准优化公式以解决这些问题从而提高配准的精度。另外,本文提出一种快速分割头部的方法,它可以从深度图中快速的分割出用户的头部,进而建立一个三维人脸建模系统。实验结果证明了本文算法的有效性。

基于特征点加细的多分辨率人脸形变模型及人脸建模

提出基于特征点加细的原型三维人脸对应方法建立多分辨率人脸形变模型,并根据该形变模型的特点使用多分辨率模型匹配方法由单张正面人脸图像进行三维人脸建模。该方法以人脸模型上的眼、眉、口、鼻等主要几何特征为基准点标注基础网格,然后通过加细特征点网格完成原型人脸之间的对应,进而建立多分辨率的形变模型;根据形变模型的构造特点,把待匹配图像按照与模型相同方式进行加细,然后进行多分辨率的人脸模型匹配。实验结果表明,新的对应算法可以有效地实现原型三维人脸之间的对应,能够克服传统的光流对应算法对应效果差、算法精度低的缺陷,提高形变模型的精度。新的匹配算法不仅能够提高模型的匹配速度,而且可提高模型匹配的效率和精度,缩短模型匹配的时间。

利用视频进行小特征点集的快速人脸建模

文中算法利用视频重建人脸 ,给出相机定标、特征点提取及跟踪、运动估计、3D重建、纹理映射技术 ;该算法基于小特征点集进行 ,具有很强的实时性、自动性、鲁棒性 。

基于单张图像的三维人脸建模与表情动画

在人机交互、数字娱乐等领域,传统的表情合成技术难以稳定地生成具有真实感的个性化人脸表情动画。为此,提出一种基于单张图像的三维人脸建模和表情动画系统。自动检测人脸在图像中的位置,自动定位人脸上的关键点,基于这些关键点和形变模型重建个性化三维人脸模型,对重建的人脸模型进行扩展得到完整的人脸网格,采用稀疏关键点控制的动画数据映射方法来驱动重建的人脸模型生成动态表情动画。实验结果表明,该方法稳定性强、自动化程度高,人脸模型与表情动画比较逼真。

基于平面曲面化的三维人脸建模方法

通过一幅正面人脸照片或者两副正交人脸照片得到人脸的参数,采用基于照片的特征点及轮廓参数提取的方法建立与原型三维人脸模型之间的匹配对齐,应用MPEG-4中定义的三维人脸参数,驱动三维模型生成真实感人脸,提出了一种平面曲面化人脸形变模型。结果证实该方法计算量大大减少,该方法不仅可以进行有效的真实感三维人脸建模,而且变形简单流畅,具有广阔的应用前景。

人脸建模与动画的研究

Face modeling and animation is one of the most challenging problems in Computer Graphics. In this paper,we describe our study of face modeling and animation,especially of three-dimensional model-based facial animation.Our study includes the following aspects: developing a face model editor; realizing face model calibration; generatinga realistic face image; developing a MPEG-4 compliant facial animation system; developing two speech animation sys-tems,one is based on KD2000,the other is based on SAPI5.0.

一种基于三维扫描数据的人脸建模方法

三维扫描仪可以准确获取人脸的几何形状与纹理,但原始的人脸扫描数据仅为一张连续曲面,不符合实际的人脸结构,无法用于人脸动画。针对此问题,提出了一种由三维扫描数据进行人脸建模的方法,将一个具备完整结构的通用人脸模型与扫描数据进行初步适配,再采用细节重建技术恢复特定人脸的表面细节和皮肤纹理。实验表明,该方法建立的三维人脸模型真实感强,结构完整,可生成连续自然的表情动画。

基于Kinect的拉普拉斯网格形变三维人脸建模

为了快速创建真实感较强的三维人脸模型,提出了基于Kinect的拉普拉斯网格形变建模方法。利用Kinect获取彩色和深度图像信息,对深度图像进行双边滤波处理,对彩色图像进行低层级顶点定位;构建标准三维人脸模型,并为该人脸模型中的顶点建立低、中、高3个级别的层级结构,通过低、中层级中顶点的位置关系创建Sibson局部坐标约束;利用该约束构建彩色图像中间层级顶点,并结合深度信息对标准三维人脸模型进行拉普拉斯网格变形,获得真实感较强的三维人脸模型。实验结果表明,该算法在建模的真实感上得到了提高,与对比算法相比,在建模时间上得到很大的优化。

基于脸部结构知识的三维人脸建模

将Sibson坐标用于局部特征分析,提出了一个新的局部形变模型。该模型具有较强的局部性,可以精细地刻画人脸个性特征,且能够根据人脸形状的先验信息进行整体控制。然后,在局部形变的基础上采用双重形变,实现了两种互补的形变算法在特征级的融合,进一步提高了建模精度。实验结果表明,本算法具有较小的重建误差和较快的处理速度,能够生成光滑、逼真的三维人脸模型。

基于特征和弹性网格模型的快速人脸建模

为解决特定人脸的建模问题提供了一个简单而行之有效的方法。给定特定人脸的正面侧面照片,以及内嵌具有人脸特征信息的弹性人脸网格模型,采用基于小波分析的方法进行人脸特征识别,基于特定人脸的特征线相对于一般人脸模型上的特征线的位移,根据弹性系数求解所有点的位移变化,适配特定人脸几何。纹理映射之后生成能以任意视线方向观察的高度真实感特定人脸。该方法能在廉价的PC平台上快速而方便地得到实现。

一种基于三视图像的三维人脸建模方法

提出了一种基于三视图像由粗到精的三维人脸建模方法。粗糙建模阶段,针对输入三视图像中定位特征点的精准匹配问题,提出了一种基于改进LBP(Local Binary Patterns)特征的稀疏匹配方法进行匹配,进而计算特征点的深度并恢复真实三维坐标,将其映射到通用人脸模型实现形变,生成粗糙人脸模型。精细建模阶段,以粗糙人脸为初始形状,通过增加特征及纹理先验约束,按比例重新定义双线性模型的能量函数并进行优化实现模型匹配。为进一步精细化模型的非特征区域,采用点形变和曲线形变相结合的方法,使模型更符合真实人脸的空间分布。采用真实三视图像数据重建模型,并进行了两组对比实验,结果显示,该方法能重建出更高精度、更逼真的三维人脸模型。

基于B样条曲线的三维人脸建模和编辑

通过人脸正侧面照片,在3D Max中建模并基于B样条对模型进行编辑,构建适合人脸动画的三维模型。

三维人脸建模技术分析及应用

三维人脸建模是计算机视觉和计算机图形学领域中一个研究热点,笔者首先分析了三维人脸建模技术背景意义和研究现状;其次论证了各种三维人脸建模技术的优缺点;最后对三维人脸建模技术的应用领域进行了详细介绍并进一步展望了今后三维人脸建模方向。