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单张正面人脸图像的三维人脸重建方法研究

作　者: 田源
导　师: 黄仁
学　校: 重庆大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 三维人脸建模 单张正面人脸图像 人脸特征点的自动提取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着计算机图形学和三维数字技术的快速发展,针对人脸的三维建模技术已成为了国内外学者研究的重点和热点,并已取得许多的成果,但仍存在着一定的缺陷和问题。首先,目前大部分三维人脸重建系统仍需用户手动选取人脸特征点,一方面选取的特征点可能因人而异,另一方面系统的自动化程度也会由此降低;其次,现阶段大部分三维人脸重建系统的运行效率依然较低,一定程度上阻碍了人脸建模技术向其他领域的拓展。为此,本文提出一种以单张正面人脸图像为输入,在中性表情、均匀光照条件下,通过计算机自动提取人脸特征点,具有较高真实感,且简便快速的三维人脸建模方法。通过对当前典型一般人脸模型的优缺点进行分析和比较,针对课题自身特点,以现有的实验条件为基础,选择CANDIDE-3人脸模型;然后以CANDIDE-3人脸模型中的顶点为参考,结合MPEG-4中对人脸特征点的定义,选择用于三维人脸建模的26个关键特征点。利用AdaBoost方法进行人脸检测,去掉自然条件下拍摄带来的复杂背景,为人脸特征点的精确提取缩小搜索范围。在确定的人脸区域中,利用灰度积分投影法,并结合人脸五官分布的先验知识,确定眼睛、嘴唇、鼻子等区域的大致搜索范围。根据瞳孔的圆形几何特征,以Hough变换检测圆的方法为基础,提出一种快速有效的瞳孔精确定位方法,并由此提取眼睛轮廓上的其他各个特征点。根据人脸肤色和唇色在颜色信息上的差异,以红色排除法的思想为基础,加入G分量和R分量的分布差异,提出一种抗干扰能力更强的嘴唇分割算法,并由此提取嘴唇的各个特征点。利用鼻孔的灰度特征,实现对鼻孔的分割,由此提取鼻子的各个特征点。实验表明,上述方法快速简便,精度较高。利用自动提取的人脸关键特征点调整CANDIDE-3人脸模型,使一般人脸模型发生形变,生成近似图像中人脸的目标几何模型,再将人脸纹理信息映射到目标几何模型上,生成具有真实感的特定三维人脸模型。在上述理论研究的基础上,以VC++6.0为开发环境,利用OpenCV和OpenGL设计并实现一个具有真实感的三维人脸自动建模原型系统。实验表明,本文方法快速简便,运行效率较高,具有较高真实感,人脸特征点由计算机自动提取,无需用户手动选取,自动化程度较高。

全文目录


中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-14
  1.1 课题的研究背景及意义  8-10
    1.1.1 课题的研究背景  8
    1.1.2 课题的研究意义  8-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 本文主要工作  12-13
  1.4 论文结构  13-14
2 一般人脸模型和人脸特征点的选取  14-24
  2.1 三维人脸建模技术概述  14-15
  2.2 三维人脸建模方法的分类  15-17
    2.2.1 基于三维扫描设备的数据获取方式  15
    2.2.2 基于图像的数据获取方式  15-17
  2.3 一般人脸模型的介绍  17-20
  2.4 一般人脸模型的选取  20-21
  2.5 人脸特征点的选取  21-22
  2.6 本章小结  22-24
3 人脸特征点的自动提取  24-48
  3.1 基于AdaBoost 算法的人脸检测  25-27
    3.1.1 训练过程  25-26
    3.1.2 实验结果  26-27
  3.2 眼睛特征点的自动提取  27-39
    3.2.1 利用灰度积分投影实现对眼睛的粗定位  27-29
    3.2.2 利用Hough 变换检测圆的方法精确定位瞳孔  29-36
    3.2.3 眼睛轮廓特征点的提取  36-39
  3.3 嘴唇特征点的自动提取  39-45
    3.3.1 嘴唇大致区域的确定  39-40
    3.3.2 嘴唇的分割  40-44
    3.3.3 嘴唇特征点的提取  44-45
  3.4 鼻子特征点的自动提取  45-47
    3.4.1 鼻孔大致区域的确定  45-46
    3.4.2 鼻子特征点的提取  46-47
  3.5 本章小结  47-48
4 三维人脸建模  48-56
  4.1 几何模型的重建  48-52
    4.1.1 特征点的调整  48-50
    4.1.2 非特征点的自适应调整  50-52
  4.2 真实感建模  52-55
  4.3 本章小结  55-56
5 实验设计及结果分析  56-63
  5.1 系统设计  56-57
  5.2 系统实现  57-59
  5.3 实验结果及分析  59-62
  5.4 本章小结  62-63
6 总结与展望  63-65
  6.1 总结  63-64
  6.2 展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-70
附录  70
  作者在攻读学位期间发表的论文目录  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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