基于中性模型与真人照片的三维人脸建模

三维人脸建模一直以来都是三维建模中的热门研究课题。利用中性人脸模型CANDIDE-3和正、侧面照片,结合人脸特征点识别技术,提取照片特征点,对正交照片二维特征点进行整合补充获得一组三维人脸特征点信息,通过该组特征点校正并匹配中性模型获得特定人脸模型,再提取照片中人物面部纹理获得具有真实感的特定人脸三维模型。经验证,该方法能以较低的开销获得精确度较高的特定人脸模型。     

基于相位一致性的人脸特征匹配研究

为避免立体匹配算法特征点定位易受噪声影响的问题, 提出一种基于相位一致性的人脸特征点匹配算法。首先对获取的平行双目图像进行人脸的精确定位, 降低立体匹配的搜索范围; 然后采用相位一致性模型对人脸纹理特征进行检测, 检测结果不受亮度、 对比度等因素影响, 在不同光照环境下的图像可以使用固定阈值, 避免了特征检测中阈值选取的困难; 最后结合利用梯度旋转直方图算法对特征点描述, 减小视角变化对结果的影响。实验结果表明, 该算法鲁棒性较好、 正确匹配率较高, 达到80%以上。     

基于非刚性ICP的三维人脸数据配准算法

三维人脸扫描数据的配准是三维人脸统计学习的基础和前提。为了解决离散点群数据的精确配准问题,该文提出一种融合弹性形变的非刚性最近点迭代(ICP)三维人脸数据配准算法。该算法利用稀疏的特征点逐步形变一个高分辨率的三维模板网格(模板三维人脸)以逼近三维人脸扫描数据(目标三维人脸)。此形变过程可以建模为一个关于模板人脸上每个顶点的仿射变换的优化问题。此外,该算法通过引入弹性形变在不损失配准精度的前提下加速了配准过程。在此基础上,该文提出一种融合弹性形变和三维配准的三维人脸的头部缺失数据补齐算法,使得三维人脸模型更具有真实感和完整性。实验表明,该算法比一种目前较为广泛应用的人脸头部补齐算法更具鲁棒性。     

一种新型的人脸识别算法在智能门禁系统中的应用

针对人脸识别中的尺度与光照敏感问题,该文提出了一种基于Gabor滤波器的人脸自动识别算法。首先对原始人脸图像进行Gabor小波分解,得到人脸的纹理特征图像;然后利用流形学习的方法进行特征数据降维;最后采用LDA线性判别方法进行人脸的自动识别。实验表明,该算法具有较强的人脸自动识别能力,能有效地解决不同姿态、不同光照条件下的人脸难以识别的问题,将该算法作为智能门禁系统的主程序,实现了智能门锁的自动控制。     

基于正交图像的头部三维模型构建

为快速构建人体头部的三维模型,提出了一种使用头部正面和侧面两张正交图像进行重建的方法.首先,利用Candide-3模型生成标准头部模型;然后,利用改进的主动形状模型(ASM)自动获取正面图像中68个特征点和侧面图像中35个特征点,并将获取的特征点与标准头部模型中的顶点进行匹配,利用匹配特征点对标准模型进行全局变形和局部变形,从而获得个性化模型;最后,对侧面头像进行仿射变换,使之与正面图像配准,并通过柱面投影和加权融合获得人脸全景纹理图,将其映射到个性化模型上以获得逼真的头部模型.实验结果表明:与传统ASM算法相比,利用改进ASM算法获得的特征点定位准确度提高了13.1%;所提方法仅需约1.2 s便可重建出具有真实感的头部三维模型,并能提供较大范围的可视角度和较丰富的深度信息.     

基于真实感三维头重建的人脸替换

传统的人脸替换技术需要输入的源图像中的人脸与待替换的目标图像中的人脸姿态相似,这限制了人脸替换技术的应用。该文提出一种基于特定三维头模型重建的人脸替换技术。首先,利用替换者的2张正交图像(1张正面图像和1张侧面图像)进行三维头重建。整个三维头重建过程分为人脸图像配准、特征点匹配、标准三维头形变和纹理贴图4个部分。形变部分利用了径向基函数对标准三维头进行形变以获得最终的特定三维头模型。通过建立替换者的真实感三维头模型,渲染出与任意目标图像姿态相一致的人脸图像。为了让渲染后的人脸图像与目标图像进行无缝纹理融合,还进行了色彩传递和基于多分辨率技术的边界融合。用此方法可将故事书中的任意角色替换成用户,以此提供个性化的图书。     

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

基于改进AAM的人脸特征点提取

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法（LBP-AAM）.首先建立3种人脸模型实例（正面,左转及右转人脸模型）;然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精度上提高了27%,效率上提高了9%.     

基于贝赛尔曲面的三维人脸特征点定位方法

三维人脸识别技术中,人脸特征点的精确定位和匹配对后期的人脸识别起了极为关键的作用,为此提出了一种新的三维人脸特征点定位方法,利用矩阵特征分解求解每个特征点的基准平面,进而可用贝塞尔曲面来表达特征点附近的局部三维表面结构,对不同复杂结构的表面可用不同的精度描述,采用局部搜索和全局形状模型的约束相结合得到三维人脸特征点的精确定位.对三维人脸的特征点进行定位的实验结果证明,该方法比其他基于曲率分析的方法具有更精确的定位精度.     

基于多方向角Gabor与RBF神经网络结合的目标识别算法

针对导弹末端制导过程中CCD摄像头抓捕目标的背景、光照及相对旋转角度变化和噪声等因素造成目标识别率降低问题,在结合多方向角Gabor滤波器和RBF神经网络的基础上,提出了一种基于特征匹配的目标识别算法。该算法采用Gabor滤波器对待匹配图像进行预处理,通过将多个不同方向角Gabor滤波器的结果进行叠加和归一化处理的方法,突出了目标轮廓特征,然后提取纹理图像的4类Haar-like特征,再利用训练完成的RBF网络模型进行识别。实验结果表明,算法在保证实时性的基础上提高了目标识别率。     

二维人脸的三维真实感重建

章为解决特定人脸的三维真实感模拟提供了一个简单而行之有效的算法．首先，给出特定人脸的二维多方向照片及三维人脸中性模型，通过中性模型到特定人胜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网格体做消隐、投影、纹理映射后合成具有高度真实感的三维特定人脸．如果提供具有特定表情的三维人脸中性网格体和多方向表情照片，该方法同样适用．     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

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.     

基于Gabor的伸长局部二值模式及其人脸识别应用

提出一种基于Gabor的伸长局部二值模式(elongated local binary pattern,ELBP)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图片进行Gabor滤波,得到一组Gabor幅值图像(Gabor magnitude maps,MMPs);然后利用ELBP提取每一幅幅值图像的纹理特征,并用ELBP纹理特征的直方图特征和平均最大距离梯度幅值特征联合表示该图像纹理特征;最后,通过比较测试图片和训练集的直方图交叉距离进行识别。在YALE,YALE-B,UCD-VALID,CMU-PIE等人脸库进行测试,所提方法取得了理想的效果,证明所提方法能够有效地进行人脸识别。     

基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取

针对目前三维人脸特征提取方法对表情很敏感的缺陷,通过借鉴曲面曲率生动描述人脸形状的特点和人脸特征区域纹理不受表情影响的特点,提出了一种基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取方法。实验分析说明该方法有效利用了三维人脸的深度信息和人脸纹理对表情和姿态不敏感,具有较好的准确性和鲁棒性。     

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．     

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.     

一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法

面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definition parameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画.     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,并作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95.0%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14 s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

基于OpenGL的地球模型仿真方法研究

地球模型的三维可视化在google earth等商业软件中已有所体现,但对其核心方法鲜有系统性的研究.OpenGL作为强大的三维图形函数库,能够支持用户便捷地实现三维模型的建模及渲染输出.地球模型仿真中的球体建模、纹理映射、旋转和缩放等涉及很多复杂的计算机图形学知识以及算法,可以使用OpenGL提供的函数方法予以实现.使用OpenGL提供的建模和纹理映射函数,建立了贴合纹理的地球模型;探讨了模型视图矩阵的特性和内涵,然后使用实时保存模型视图矩阵的方法,实现了地球模型围绕三维坐标轴旋转的功能.