基于三维形变模型的人脸姿势表情校正

针对目前人脸姿势校正鲁棒性差和计算复杂等问题,提出一种新的人脸姿态表情校正方法。首先,通过Fast-SIC算法来改进AAM模型以实现人脸对齐,该算法在不同光照、不同表情、不同姿势及不同遮挡的情况下均具有良好的对齐效果。然后,在人脸对齐的基础上进行人脸三维重建。文中提出了BFM-3DMM模型,其在原始3DMM模型的基础上添加了表情参数。但是,经过BFM-3DMM模型校正后的人脸仍然不够平滑,利用SFS算法不会受到原始统计模型约束的特点,对BFM-3DMM模型校正后的二维人脸进行再校正。在AFLW和LFPW数据库及自测人脸数据库上进行了相关实验,结果证明,校正后的二维人脸更加平滑且具有高保真度,还能够保留图像背景等信息。