基于自遮挡的三维人脸重建优化  

作　　者：蒋玉[1] 赵杰煜[1] 陈能仑[1] 

机构地区：[1]宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211

出　　处：《数据通信》2016年第4期31-36,共6页

摘　　要：三维形变模型(3D Morphable Model,3DMM)广泛被用于单视图的三维人脸重建,这种三维人脸重建方法需要正视图和先验模型,会受到计算复杂度高、容易陷入局部极小值和易受姿态变化的影响。一种基于稀疏的三维人脸形状的简化三维形变模型,可降低计算复杂度,然而它容易受自身遮挡的影响,对于侧脸的鲁棒性不高。因此,我们提出了一个基于简化三维形变模型来处理自身遮挡的的解决方案,并应用在三维人脸重建问题上。我们的研究主要包括以下几步:首先,用柱形头部模型对输入图像的头部姿态进行自动检测;其次,根据选择的可见脸部特征点重建三维稀疏模型,这样使得自身遮挡的影响得到去除;最后,重建最后的三维人脸,用稀疏的三维模型作为初始化的姿态参数加强了三维重建的性能。实验结果显示自身遮挡的检测具有高的精度,应用在三维人脸重建上与之前的方法相比也得到了完善。

关 键 词：三维人脸重建 单视图 自遮挡 三维形变模型 三维模型拟合 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]