基于二维图像三维人脸建模.pdf
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1、摘要自Parke首次使用人脸参数模型生成三维人脸图像以来,构建逼真的三维人脸模型 一直都是计算机视觉领域的一个研究热点。本文在对三维人脸建模技术认真分析的基础 上,对基于二维图像的三维人脸建模方法进行了深入的研究。主要研究内容包括以卜几 个方面:(1)从Poser7.0中导出通用三维人脸模型。根据MPEG-4的FDP标准,在正、侧面 人脸照片上标出能基本反映人脸几何形状和结构特点的特征点。这两步为后面个性化人 脸模型的创建奠定了基础。(2)采用了改进的径向基函数插值方法变换通用人脸网格模型,并对插值后的模型 进行二次平滑处理,得到的特定人脸模型几何结构更加自然。(3)利用三张照片进行纹理合成。
2、对三张照片分别进行匹配融合,然后对融合后的 图像进行二次融合处理,使最终得到的纹理图像更加真实自然。根据合成的人脸纹理图 像的特点,分别计算出人脸模型的各个部分的纹理坐标。(4)把模型数据和纹理数据导入到Visual C+6.0环境中利用OpenGL图形库进行 纹理映射。实验证明,本文提出的算法简便可行,有效避免了网格模型三角面片的扭曲,纹理 映射效果生动逼真,得到了具有真实感的三维特定人脸模型。关键词:三维人脸建模,特定人脸模型,径向基函数,纹理映射-,OpenGLAbstractSince the F.I.Parke generated the first 3D human face im
3、age using a Parametric Model for Human Faces,it has been always a research hotspot to built vivid 3D human face model in the computer graphic area.After surveyed the 3D face modeling methods,the author carried out a thorough study in the 3D face modeling using 2D images.The research is composed as f
4、ollows:(1).Exported the general face model from Poser 7.0.From front and side images,selected feature points,which correspond to MEPG-4 FDP.These feature points can usually reflect geometrical shape and characteristics of human face.These two steps lay the foundation for generating the upcoming indi
5、vidual fiscal model.(2).Deformed the generic face model using the improved Radical Basis Function Interpolation and applied smooth treatment basing on the post-interpolation face model.After this step,the geometrical shape of generated 3D face grid model becomes more natural.(3).Performed texture sy
6、nthesis using three 2D images.Matched and smoothed these images separately.Then the texture images from the previous step was further performed second fusion,as a result,the human face texture image becomes much smoother.From this point,based on the characteristics of the synthesized face texture,ev
7、ery texture coordinates of the face model can be computed,respectively.(4).The model data and texture data are imported into Visual C+6.0 to perform texture mapping using OpenGL graphic library.This algorithm has been proved easier and feasible by the experiment.It can effectively prevent triangular
8、 facets of the grid model from distortion,making the texture mapping effect more vivid and giving specific 3D face model more realistic.Key words:3D face modeling,specific face model,Radial Basis Function,texture mapping,OpenGL目录摘要.IAbstract.II目录.Ill第一章绪论.11.1 研究背景.11.2 研究意义.21.3 国内外研究现状.31.3.1 国外研究
9、现状.31.3.2 国内研究现状.51.3.3 三维人脸重建技术的分析比较.51.4 本文研究内容.61.5 本文的组织结构.6第二章基于图像的三维人脸建模方法回顾.82.1 人脸建模方法的分类.82.2 基于几何的人脸建模方法.92.3 基于图像的人脸建模方法.112.4 人脸建模中常用的技术.132.5 本章小结.14第三章 通用人脸模型的建立与人脸特征点的提取.153.1 通用人脸模型.153.1.1 通用人脸模型特征及构造要求.153.1.2 通用人脸模型的获取.163.2 基于MPEG-4的人脸特征点定义.183.2.1 MPEG-4标准下的FDP参数.183.2.2 本文选定的人脸
10、特征点.193.3 本章小结.20第四章个性化三维人脸建模.214.1 照片的预处理.214.1.1 人脸图像的规范化调整.214.1.2 人脸图像的归一化处理.234.1.3 从正侧面照片中恢复特征点的空间坐标.234.2 特定人脸模型的构建.244.2.1 一般人脸模型的整体变换.244.2.2 几种常见的空间插值技术.254.3 模型的局部修改.284.3.1 径向基函数简介.284.3.2 基于径向基函数的三维人脸重构.304.3.3 径向基函数插值的三维人脸变形结果.314.3.4 三维人脸模型的二次平滑处理.324.4 本章小结.33第五章真实感人脸纹理映射.345.1 纹理映射技
11、术概述.345.1.1 纹理及纹理定义.345.1.2 纹理的分类.345.1.3 纹理映射的建立.355.2 全视角人脸纹理图像的合成.365.2.1 图像的拼接.375.2.2 基于塔形分解方法的人脸纹理图像二次融合.405.3 纹理映射的实现.445.3.1 纹理坐标的计算.445.3.2 OpenGL中的基本纹理映射技术.455.3.3 实验结果与分析.485.4 本章小结.53第六章总结与展望.546.1 总结.546.2 展望.54参考文献.56致谢.60个人简介.61第一章绪论人脸是区分不同个体的最重要的特征,也是人体上最具表达力的一个组成部分。人 脸表面具有十分复杂的几何形状和
12、非常丰富的颜色纹理信息,而且兼有广泛性和多样性 特点。因此人脸识别是一项具有很大挑战性的工作。当前人脸识别的方法主要集中在二维图像方面,其识别的准确率在一定程度上由图 像来源和质量决定。因为容易受到外部环境和对象自身条件的限制,最终识别结果往往 不尽人意。针对二维人脸识别的不足,科学家们提出利用三维人脸信息进行人脸识别。从70 年代以来,三维人脸建模技术日益引起人们的关注,许多不同领域的研究者提出很多创 新方法,从而大大推进了该技术的发展。由于巨大的应用前景和科学上的挑战性,真实 感三维人脸建模近些年来逐渐成为计算机及相关领域最热门的研究方向之一。1.1 研究背景自人类社会形成以来,人们对模拟
13、人脸一直抱有浓厚的兴趣。最初实现人脸模拟的 方法包括美术绘画、泥塑艺术、雕刻工艺等,随着科技的进步,出现了电影和照片,但 其仅限于反映人脸在某个角度的二维信息。然而随着科技的进一步发展,在诸多领域单 方向的人脸信息已经不能满足人们的需要,人们希望可以从各个方向观察人脸,从而可 以更便利的识别人脸对象。近些年来,计算机技术的发展日新月异,人脸建模技术的应 用领域也日益广泛,人们利用计算机优良的数据计算和处理能力使人脸模拟技术日趋完 善,不管是二维还是三维人脸图像,都可以在计算机上进行模拟和演示。现在三维人脸 建模技术已经作为一个研究热点而广受关注。当前虽然已经在三维人脸重建方面取得了一些成就,但
14、在实现完美的三维人脸构建 方面还存在有许多问题,从儿何结构上来看,人脸表面具有极其复杂的外部轮廓曲线和 纹理信息,只有利用精深的数学方法才能描绘这些特性。表情动作的仿真、头发的模拟、光照强度的调整、真实感纹理映等这些问题的彻底解决都有一定的难度,近些年来图像 图形学专家一直致力于解决这些难题。而且三维建模需要专用的设备,需要处理的数据 量大,不便于存储及网络上传输等问题需要进一步改善。三维人脸建模虽然存在许多难以解决的问题,但很多学者专家还是在坚持不懈的致 力于该方面的研究,主要有以下两方面的原因:首先是现有的一些问题用二维图像的方 法不能很好地解决。在人脸识别方面,最终识别效果主要是由表情变
15、化问题来决定,如 果充分利用三维信息来识别三维人脸模型,将会大大提高人脸识别的准确率和鲁棒性。其次,三维人脸模型被广泛应用于社会生活的各个领域,具有广阔的应用前景。目前,三维人脸模型已经普遍应用于科教、娱乐、医疗和安全检测等多个领域,而且随着计算 机技术和科学技术的发展,三维人脸模型将会有越来越广阔的应用前景。在尽可能地减 少人工干预的条件下,创建精确、生动逼真的三维人脸模型,这是本文的研究重点,旨 在创建一些高效而简捷的方法来解决这些问题。1.2 研究意义许多研究者充分利用计算机在处理图像图形处理方面的优良性能,他们用计算机来 模拟和演示三维人脸模型并取得了很大成就。人脸动画已经从传统的关键
16、帧技术发展到 表演驱动技术。从可视电话到游戏娱乐,从多通道用户界面到虚拟现实,到处都体现着 人脸建模与动画的技术。而且人们对利用计算机进行三维人脸建模的效果和质量要求 也越来越严格,人们不再仅仅满足于动作僵硬、表情呆板、背景单调的三维人脸及其动 画,建模精确度高、模型表情丰富逼真的建模技术是该领域的研究者们共同追求的目标。三维人脸建模系统的选择与其所面向的应用领域密切相关,不同的应用领域具有不 同的选择标准。三维人脸建模技术主要应用于以下几个方面。(1)影视制作 影视中虚拟主持人与虚拟演员的制作是三维人脸建模与动画技术 在娱乐方面最明显的应用。专业的影视制作人员一直在不断寻找最优的三维建模技术
17、,从而给观众带来最佳的视觉盛宴。从几年前的我国的宝莲灯到近期的乐火男孩,以及美国最近的电影阿凡达等,都充分体现了三维人脸建模技术的非凡魅力。(2)人机交互界面 目前的计算机虽然在容量空间、处理速度方面有了突飞猛进的 发展,可以基本满足社会生活的需要,但计算机主流界面GUI/WIMP的设计风格却不 能令广大用户满意。人们所期待的人机界面是比图形用户界面具有更简单、更自然、更 友好、更一致的界面设计风格。Morishima和Welsh等人将发展理想的用户界面作为他 们研究的一个长远而重要的目标。三维人脸建模技术是人机交互领域的一个研究热 点,它可以实现多通道、多媒体的智能化的人机交互。(3)游戏娱
18、乐 自出现三维游戏以来,三维人脸建模技术就在游戏制作中占有重要 的地位。在三维游戏中,丰富多彩的背景、栩栩如生的人物形象都会让玩家惊叹不已,随着三维建模技术的成熟,将会推出更多更好的三维游戏,而且在不久的将来,在游戏 中可以允许玩家随意更换角色造型,还可以把自己的形象放进游戏中任意驰骋。这一切 将归功于三维人脸建模技术。(4)通讯领域 自从电话进入人们的生活后,给人们带来很大的方便,它已经成为 人们日常生活的一个重要组成部分,但普通电话只是声音的传递工具,随着生活水平的 提高,人们希望通话的同时可以看到对方。如果说普通电话是“顺风耳”的话,那么可 视电话既是“顺风耳”又是“千里眼”了,它是一种
19、语音通信和多媒体通信相结合的产 物。虽然目前有多家通信公司推广可视电话业务,而在通讯产品市场上也有很多成型产 品在出售,但由于传统的窄带技术无法满足网络对带宽和最大用户数量的要求,再加上 该产品高昂的通讯费用,因而还没有普及开来。(5)医学领域 在医学领域中,三维人脸建模技术主要适用于心理与行为研究和面 部美容手术整形治疗等方面。不断成熟的三维人脸建模技术为心理学家进行心理活动和 面部运动的研究提供了实验基础。心理学家能够在计算机上利用三维模型来完成他们的 实验,这比用真人进行研究更加方便快捷;在进行面部整形手术之前,可以利用三维模 型来模拟手术过程和手术结果,以得出合理的手术方案,以最大程度
20、的降低手术风险。(6)计算机辅助教学三维人脸建模技术可以应用到计算机辅助教学中。学生可 以随时随地与类似真人的虚拟老师进行互动学习,营造良好的学习氛围,增强了学生的 学习积极性。特别是当学生听力或语言表达能力方面有缺陷时,只要预先设定程序,学 生可以在人脸动画技术的支持下,一遍遍的跟这位虚拟老师学习。(7)人脸识别 人脸识别技术属于生物特征识别技术,是对生物体本身的特征来 区分生物个体。经过很多专家学者坚持不懈的努力,在人脸识别领域已经取得了很大成 就。特别是近些年来,三维人脸识别技术已经逐渐成熟,与二维人脸识别相比,它具有 更高的精确性和鲁棒性,而且也具有更广阔的应用前景和更大的市场潜力,因
21、而它必定 会成为研究的热点方向。总之,作为计算机视觉领域倍受关注的热点,真实感三维人脸建模技术的研究,不 仅具有较高的理论研究价值,而且更具有潜在的实际应用价值。1.3 国内外研究现状1.3.1 国外研究现状1972年Parke图制作了世界上第一个人脸参数模型,人脸参数模型的基本原理是利 用不同参数来描绘不同的人脸表情特征。人脸的表情特征会随着参数的变化而改变。Parke首次利用计算机来模拟三维人脸模型,他使用将近400个顶点组成的250个多边 形来表示人脸皮肤,采用余弦插值算法计算连续表情的中间图像,从而实现人脸表情动 画。此后,许多专家学者在该领域进行了更深层次的研究工作。当前,使用最为广
22、泛的三维人脸模型是统计模型和网格模型。美国宾夕法尼亚大学 的DeCarlo等人利用人体测量学知识,在人的头部标定一些能表现人物个性特征的特 征点,然后根据人体测量方法测量特征点,同时确定特征点之间的关系。对这些测量数 据利用变分技术进行处理,最后利用B样条曲面表示三维模型。瑞典Linkoping大学的 Image Coding Group在2001年发布了最新版本CANDIDE-3,该三维模型包含113个特 征点和168个三角面片,此模型几何结构简单,可以简捷地表示人脸的细节特征和面部 动作,被普遍地应用于网络视频传输方面。微软研究院Zhang和Liu等人在艺术家的 帮助下,构造了一种中性人脸
23、网格模型。这种模型包含了 360个三角平面和194个特征 点,而且构建了 65个可调向量,这些向量可用于调整模型的形变。三维数据信息可以通过物理设备激光扫描仪获取。而且它可以同时获取模型的几何 结构信息和纹理信息,也是获取距离数据的一个准确有效的手段,许多研究小组已经开 始使用此设备进行科学研究。德国学者Blanz和Vette创建了一个包含三维距离信息和 表面纹理信息的头部数据;康柏剑桥研究所的Waters等人利用激光扫描系统获取的三 维数据信息进行三维头部建模。多伦多大学的Lee“。1等人利用激光扫描仪获取的三维儿 何数据信息和纹理信息,通过变换通用人脸网格模型构建特定人脸模型。根据三维数据
24、 创建的三维人脸模型具有较高的真实度,但该方法建模成本高,算法不容易实现,同时 对三维数据的精度要求很高,当前还不容易实现。基于二维图像的三维人脸建模,利用普通相机拍摄的二维图像为基础进行三维人脸 建模。华盛顿大学的Pinhi/U等人采用多幅图像变形三维通用人脸模型,他们使用的通 用模型是Toronto大学的线框模型。其具体方法是:首先在图像上用手工标定若干个特 征点,然后根据特征点的位置信息来调整通用模型。整个调整过程包括三部分:首先利 用计算机视觉技术标定相机的定标参数和各个图像的变形参数,并且计算出各个特征点 的三维空间坐标;然后,利用散乱数据插值技术,根据特征点的位置来调整非特征点的
25、位移;最后,对模型进行微调,在模型的顶点之间和图像的对应点之间插入附加点,得 到具有真实感的二维人脸模型.基于图像的二维人脸建模方法建模效率高,图像容易获 取,但是往往由于三维数据存在噪声问题,降低了建模的精确度,同时建模时图像之间 特征匹配的精确度也直接影响建模的效果,具体实现时有一定难度。现有的技术多处于 理论研究的探索阶段。该方法需要的硬件设备比较简单,但对算法的要求较高。1.3.2 国内研究现状国内在该领域起步较晚,最早的三维人脸建模研究始于上世纪90年代末,经过近 些年的研究,国内不少研究者也对人脸建模和动画技术抱有浓厚的兴趣,不同的研究机 构在该领域作了许多研究工作。中国科学技术大
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