基于单幅正面照片的三维人脸重建

论文摘要

人脸是人类日常情感表达、交流最重要和最直接的载体,通过计算机生成具有真实感的三维人脸拥有广阔的应用前景,是近年来计算机图形学、计算机视觉、人工智能等领域中最具挑战性的问题之一。随着计算机图形学的发展,真实感三维人脸重建在影视、游戏娱乐、虚拟环境、辅助医疗、刑事鉴别等领域的应用日益广泛。真实感三维人脸建模的研究越来越具有重大的理论意义和应用价值。基于单张正面人脸照片的三维人脸自动建模技术是一种简便的人脸建模方法,该方法只需输入一张中性表情,均匀光照的正面人脸照片,通过对照片进行人脸识别、三角网格分解并结合标准人脸模型生成个性三维人脸网格,最终从照片上提取纹理特征生成真实感的三维人脸模型。在研究过程中,人脸识别算法、特征提取算法和模型生成算法是建模的主要步骤。基于Sobel-Otsu的人脸面部轮廓识别算法是一种新的人脸识别算法。该算法利用八方向的Sobel算子提取照片中人脸的初步轮廓,然后利用Otsu算法求得的阈值二值化初步轮廓图得到人脸轮廓的二值化图。基于CEAIP人脸特征提取算法首先利用传统的人脸面部比例经验划分方法确定各人脸面部器官所在的区域,然后在区域内利用积分投影法得到积分投影图,最后通过对区域内积分投影图波峰的判断确定各面部器官准确坐标,从而得到该照片中人脸面部特征信息。基于网格模型的真实感模型生成算法是近年来的研究热点。这种算法的思想是利用Delaunay算法对照片划分网格,然后代入修改后的标准人脸模型中得到个性人脸三维网格模型。并利用一种基于三点网格的曲面平滑算法,实现了对网格模型的平滑。最后通过在照片中提取材质重建出真实感三维人脸模型。最后使用visual studio 2005、CSGL开发包开发出基于本算法的真实感人脸三维自动重建系统。通过本系统试验证明基于单幅照片建立三维真实感人脸模型是完全可行的,并且通过选择合适的算法也能达到很好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题背景和研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究内容
• 1.4 本文章节安排
• 2 关键技术介绍
• 2.1 OpenGL 简介
• 2.2 C#下的OpenGL
• 2.3 本章小结
• 3 基于Sobel-Otsu 的面部轮廓识别
• 3.1 改进型Sobel 算子
• 3.2 Otsu 灰度值自动门限法
• 3.3 Sobel-Otsu 面部轮廓识别算法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 4 基于经验与区域搜索的人脸特征定位与提取
• 4.1 算法思想
• 4.2 CEAIP 人脸特征定位与提取算法
• 4.3 实验结果与分析
• 4.4 本章小结
• 5 用OpenGL 构建人脸三维建模
• 5.1 真实感三维人脸模型的生成
• 5.2 人脸重建实验结果及分析
• 5.3 本章小结
• 6 基于C#的系统实现
• 6.1 系统功能与流程
• 6.2 系统界面与操作
• 6.3 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献