專利名稱：三維人臉重建方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種三維人臉重建方法。
背景技術(shù)：
三維人臉重建是計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形學(xué)中的一個重要研究課題，廣泛應(yīng)用于人臉識別、人機(jī)交互、三維動畫領(lǐng)域中。三維人臉重建的經(jīng)典方法是三維形變模型(3D Morphable Model),用基向量的線性組合來重建人臉的三維形狀Xnrodel和紋理tm()del,即
權(quán)利要求
1.一種三維人臉重建方法，其特征在于，包括以下步驟S1:定位出待重建人臉圖象中的二維關(guān)鍵點(diǎn)；52:定位出三維模型中與SI中的二維關(guān)鍵點(diǎn)對應(yīng)的三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；53:利用S2中的關(guān)鍵點(diǎn)分部件加權(quán)計算三維人臉的形狀重建系數(shù)，以及成象模型參數(shù)；54:利用形狀重建系數(shù)和三維形變模型分部件合成三維人臉形狀并進(jìn)行融合；55:利用成象模型和人臉對稱性提取三維人臉紋理。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，SI具體包括511:確定待重建人臉的三維姿態(tài)；512:獲取二維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，S2具體包括521:利用待重建人臉的三維旋轉(zhuǎn)角度，從三維平均人臉合成相應(yīng)角度的人臉虛圖象；522:從S21中的人臉虛圖象中手工拾取或者用人臉定位算法定位二維關(guān)鍵點(diǎn)；523:獲取對應(yīng)的三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在S21中，經(jīng)過透視變換、柵格化、消隱的計算機(jī)圖形學(xué)操作，得到二維人臉虛圖象，同時記錄每一象素對應(yīng)的三維模型頂點(diǎn)坐標(biāo)。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在S23中，根據(jù)所述二維關(guān)鍵點(diǎn)的象素坐標(biāo)， 通過回溯所述對應(yīng)三維模型頂點(diǎn)坐標(biāo)獲取三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)，然后從完整三維人臉基向量矩陣中抽取出對應(yīng)的三維稀疏基向量矩陣G。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在S3中，選取四組權(quán)重分別對關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在S4中，利用基向量矩陣加權(quán)融合合成三維人臉形狀。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，S5還包括，對S4和S5中獲取的三維人臉形狀和三維人臉紋理中的任意一個點(diǎn)進(jìn)行可見性檢測。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種三維人臉重建方法，包括以下步驟S1定位出待重建人臉圖象中的二維關(guān)鍵點(diǎn)；S2定位出三維模型中與S1中的二維關(guān)鍵點(diǎn)對應(yīng)的三維關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；S3利用S2中的關(guān)鍵點(diǎn)分部件加權(quán)計算三維人臉的形狀重建系數(shù)，以及成象模型參數(shù)；S4利用三維形變模型分部件合成三維人臉形狀；S5利用成象模型和人臉對稱性提取三維人臉紋理。本發(fā)明提供的三維人臉重建方法，首先對任意姿態(tài)人臉圖象都能獲得較好的重建結(jié)果，其次運(yùn)算速度快，而且非線性優(yōu)化很快收斂，與現(xiàn)有技術(shù)的稠密重建算法相比，速度提高一個數(shù)量級以上而且性能更加穩(wěn)定。
文檔編號G06T17/00GK102999942SQ201210540370
公開日2013年3月27日 申請日期2012年12月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月13日
發(fā)明者方馳, 丁镠, 丁曉青, 王麗婷, 黃琛, 文迪 申請人:清華大學(xué)