自动获取控制点的人脸表情变形

 提出了一种自动获取控制点的人脸表情变形方法,该方法首先通过主动形状模型(Active Shape Model,ASM)算法自动提取人脸特征点,亦即控制点,然后使用基于控制点的Morphing技术,使一张中性状态的人脸平滑地过渡到有表情的人脸.     

基于Kinect 2的三维人脸个性化建模

提出一种基于五官形状特征点以及人脸肌肉函数的优化Kinect 2 个性人脸网格的算法,然后通过自适应uv贴图,使结果更符合个性人脸特征.首先,通过提取彩色图的特征点位置获取个性人脸的x,y 空间的特征信息,基本的五官形状特征点为83 个,通过相似三角关系在鼻梁和鼻翼处添加了6 个特征点以丰富五官形状特征信息.肌肉形状特征约束方面,综合肌肉形状约束量有43 个.其次,通过Kinect 2 人脸个性化建模得到中间模型,同时也获得了五官形状和肌肉形状特征的深度先验信息.接着使用基于拉普拉斯算子的微分网格变形算法对Kinect2 的中间模型进行五官优化及肌肉形状约束,通过对比ASM、正则化均值漂移和face + + 算法检测的人脸特征点来选择更精确的五官位置.最后,为了让人脸更具有真实感,还通过平面微分网格形变实现了uv 自动贴图,提升了maya中手动调整uv 坐标的准确性和效率.同时,使用次表面散射光照模型来使人脸皮肤的真实感加强.实验表明,本文所采用的三维人脸模型的个性化变形方法能使Kinect2 模型更好地符合个性人脸特征,这将为后期的表情生成和动画制作奠定良好的基础.     

基于一般模型的单幅人脸照片三维重建

针对由单幅照片进行三维人脸自动重建的问题,提出了基于一般模型变形的快速三维重建方法.先通过稀疏形变模型获取照片人脸特征点的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸,并使用基于肤色模型的插值合成皮肤纹理.实验证明,三维人脸重建方法快速简便,且只需单幅人脸照片,真实感强,并且可生成多种姿态、光照和表情的人脸图像,有较好的应用价值.     

特定二维人脸的三维真实感重建

文章为解决特定人脸的三维真实感重建提供了一个简单而且行之有效的方法．首先，给出特定人脸的二维正面和侧面照片，及三维中性人脸模型，通过中性模型到特定人脸模型的变换产生特定三维人脸模型，然后对特定三维人脸模型进行纹理映射产生具有真实感的三维特定人脸．     

一种基于显著性和部件模型的无约束条件人脸检测方法

针对无约束条件下的人脸检测进行研究,提出了一种基于显著性度量和部件模型的人脸检测方法。在部件模型为基础的检测方法中引入显著性理论,融合正面、左侧面、右侧面的三种平面外旋转姿态下的信息,生成完整有效的人脸显著图,并用于人脸检测。实验结果表明本文生成的人脸显著图能够更有针对性描述人脸区域,并且本文人脸检测方法相较Viola Jones人脸检测方法和基于部件模型的人脸检测方法有更高的检测率,运算速度相较原基于部件模型的人脸检测方法大有提高。     

基于单幅图像的人脸三维建模研究

由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对合有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。     

特定人的三维人脸模型生成与应用

计算机三维人脸对象的应用范围包括虚拟现实，辅助教学，远程会议，人机交互，游戏娱乐，电影制作等诸多方面，提出利用区域差值法的算法实现基于两幅人脸图像生成具有特定人特征的三维人脸模型，并在生成特定人三维人脸模型的基础上实现了基于MPEG－4的特定人的人脸动画功能，实验取得了良好的效果。     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.     

基于曲面曲线的人脸构造系统的框架结构

首先介绍了一个基于曲面曲线的人脸编辑系统的框架结构,通过正侧面在3DMAX中构造人脸模型,并转化为ASE文件,解析ASE文件,导出人脸数据,构建人脸模型。基于Bezier和B样条方法对一般人脸模型进行编辑,导出个性化的人脸模型,以自定义的*.sp文件格式保存,基于*.sp文件格式构建特定人脸模型。     

基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法的研究

将人脑视觉注意机制应用于人脸图像分割与跟踪中,提出了一种基于视觉显著特征的人脸目标分割与跟踪算法.该方法由三步完成：首先通过模拟人脑视觉注意机制迅速而准确地利用颜色、结构、梯度和位置等信息建立人脸显著特征图.其次,基于建立的视觉显著特征图,对人脸图像视觉显著特征进行学习和聚类,最终能够快速而准确地确认和分割出图像中的人脸区域.该方法突破了传统的逐点搜索的限制,通过一个几何模型和眼图模型对图像中的人脸区域进行搜索,大大提高了人脸候选区域搜索标记的效率,减少了后续处理工作.最后,通过分割出的人脸区域得到一个有效的边界特征图,并融合人脸显著特征图对人脸进行跟踪.实验结果表明本论文所提出的基于视觉显著特征的人脸图像分割与跟踪方法能够较有效地分割出人脸.     

一种改进的人脸特征点定位方法

人脸特征点自动定位方法在人脸识别、三维人脸模型重建等方面都有重要作用.三维人脸模型重建对下巴特征点精度要求很高.采用一种结合遗传算法和活动外表模型(AAM)的人脸特征点定位方法(GA-AAM),对AAM算法在下巴轮廓提取中的不能精确收敛问题作了改进.对于用实时AAM算法做特征点粗定位得到的结果,在AAM的代价函数中引入代表特征点处的边缘信息,进一步采用遗传算法作优化.实验结果表明该方法对下巴特征点的精确收敛十分有效.     

基于激光扫描的人脸软组织三维重建研究

提出了基于激光扫描技术进行人脸软组织三维重建的方法.首先采用激光扫描系统对人脸进行扫描,然后利用采集的点云数据,通过计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)中的反求工程方法,建立面部三维曲面模型.通过重建的模型与原始点云数据进行比较分析可知,面部轮廓的反求精度可达0.30～0.02 mm.利用本文所提出的面部软组织重建方法,可以为颌面外科与面部正畸研究提供三维研究模型.     

基于逆向工程的呼吸面罩设计

提出了利用逆向工程技术进行呼吸面罩个性化设计的方法.利用逆向工程方法获得了三维面部模型,基于人体面部的逆向造型提取出面部的特征点与特征曲线,并就典型的特征曲线进行曲面设计,完成呼吸面罩的造型设计.利用Surfacer与Pro/Engineer软件实现了特定人脸呼吸面罩的造型设计.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

基于多视角照片的人脸建模和动画

实现了一个交互式人脸建模和动画的工具，用户可从多幅不同视角的照片构造出头部的三维模型，并在此模型的基础上实现了一些人脸表情。并详尽地介绍了线性弹性模型和肌肉模型的理论和构造以及纹理贴图等技术。     

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。     

用于面部虚拟整形的三维人脸重建系统设计

为解决面部整形手术成功率低的问题,设计了用于面部虚拟整形的三维面部重建系统。该系统首先利用高精度深度相机采集人脸多角度深度图像,将每幅深度图像分别转换为对应点云模型并进行去噪预处理。接着,将正面点云和侧面点云进行粗匹配实现点云拼接,并提出一种改进的精配准算法进行精配准,得到目标人脸三维点云模型。对点云模型网格化处理后,提出一种基于半边结构的细分算法来提高重建模形精度,最后完成贴图即可构建人脸模型。为了验证所设计系统的重建精度,设计了对比实验。结果表明:系统重构人脸与其他重建系统相比,提高了人脸精度,且与真实人脸间差距小于2 mm,可以将其应用于面部虚拟整形,从而对专业医师提供术前指导,提高手术成功率。