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.     

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组（intelligent behaviour understanding group,IBUG）,采用监督下降算法（SDM）进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库（BJUT-3D）进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。     

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.     

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.     

由粗到精的三维人脸稀疏重建方法

针对传统三维人脸重建算法精度不高的问题, 提出一种由粗到精的三维人脸稀疏重建方法。根据稀疏形变模型方法对待重建人脸的部分区域显著点进行重建, 得到第1步重建结果, 并在此基础上进行后续重建。将第1步的重建结果作为新的参考模型, 求取待重建人脸与参考模型的特征点的坐标投影距离, 从而求取参考模型的形变因子, 完成最终三维人脸的重建。由于两步稀疏重建的作用不同, 对重建过程中参数的选取也采用不同方式。实验结果表明, 该方法能有效提高人脸重建精度, 同时保持较快的重建速度。     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于模型人脸合成技术中的关键步骤.提出一个半交互式正面人脸模型的调整算法,首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置,然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置,最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点,即获得输入人脸模型.该算法简便实用,费时较少,具有实用价值.     

改进的主动形状模型方法在人脸特征点定位中的应用

针对主动形状模型(ASM)已成功应用于人脸特征点定位提出了两点改进方法.其一,首先用Adaboost方法在图像中检测到人脸区域,然后在人脸区域中检测到瞳孔的位置,为ASM中的点分布模型粗略地定位好初始位置;其二,将原始ASM方法中的关键点的1D纹理模型改进为基于核概率密度估计模型的2D纹理模型.改进的方法在SJTU人脸数据库中进行验证,结果表明,改进的ASM方法提高了特征点定位的精度.     

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LBP和几何混合特征的人脸识别

提出一种基于ASM几何特征和LBP局部特征的人脸识别新方法。该方法首先使用ASM算法对样本数据进行区域筛选,然后通过LBP特征与ASM特征构建融合特征对人脸进行识别。本文使用JAFFE人脸数据库和CK+数据库进行算法测试,实验结果表明本文提出的方法比单独使用ASM和LBP特征在人脸识别率上有较大的改善。     

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。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

一种改进的ASM人脸特征点定位方法

传统主动形状模型(active shape model, ASM)利用主成分分析(principal component analysis, PCA)获得形状,根据主成分并结合形状参数建立起统计模型,该方法不能有效更新图像特征空间,会导致模型匹配失败。为了克服上述缺点,提出一种改进的特征提取方法。首先采用增量主成分分析(incremental principal component analysis,IPCA)更新图像集合的特征空间,并采用一种新的模型匹配算法定位目标特征点。改进的新方法不断更新图像特征空间且有效地描述训练样本间的相似性或差异性,新的匹配算法能避免计算协方差矩阵的逆矩阵,能有效降低计算误差。实验结果表明,改进的方法有效提高了定位精度,并降低了匹配的像素偏移值。     

独立子空间下的草图人脸合成与识别

基于草图的人脸识别对于公安机关通过目击者描述出的犯罪嫌疑人草图来确定疑犯的身份具有重要的意义.为实现草图人脸识别,从人脸独立特征子空间和人脸形状结构特征出发,提出了一种新的草图人脸合成和识别方法.根据人脸图像在独立分量子空间上的重建,研究了基于独立成分分析(ICA)的草图人脸合成,实现了照片草图人脸转换;针对人脸结构信息在人脸识别中的重要作用,在分析主动形状模型(ASM)算法在提取人脸结构信息上所具有的局限性的基础上,提出了极坐标形状模型(PSM);最后,将合成的草图与待识别草图利用ICA/线性鉴别分别(LDA)和极坐标形状模型进行联合识别.实验结果表明,提出的算法可以有效地将照片转换为草图,并具有较好的识别率,1阶识别率达到94.7%,10阶达到99.1%,将子空间投影与极坐标形状模型联合起来识别,1阶识别率可提高5.3%,前3阶识别率平均提高约4.2%.算法较好的识别率基本上满足了自动草图识别系统的要求.     

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.