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中图法分类号文献标识码文章编号论文引用格式结合特征适配与拉普拉斯形变的三维人脸重建张剑何骅詹小四肖俊浙江外国语学院科学技术学院杭州浙江大学计算机科学与技术学院杭州摘要目的数字娱乐产业的发展要求三维人脸重建技术能重建高分辨率三维人脸并具有较高计算效率和重建准确性针对这一情况提出一种基于单幅图像的高分辨率三维人脸重建方法方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分预先用一组三维人脸样本上的三维特征构造可变形模型给定图像时从其上自动提取二维特征点并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化三维特征然
中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:
论文引用格式:
结合特征适配与拉普拉斯形变的三维人脸重建
张剑1, 何骅1, 詹小四1, 肖俊2
1.浙江外国语学院科学技术学院,杭州 310012; 2.浙江大学计算机科学与技术学院, 杭州 310027
摘 要:目的:数字娱乐产业的发展要求三维人脸重建技术能重建高分辨率三维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率三维人脸重建方法。方法:包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用一组三维人脸样本上的三维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取二维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化三维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该三维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率三维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果:用所提出的方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的三维人脸具有很好的视觉效果。结论:提出一种新方法,将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率三维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率三维人脸重建。
关键词: 可变形模型; 特征适配; 拉普拉斯方法; 纹理合成; 三维重建
3D face reconstruction via feature adaptation and Laplacian deformation
Zhang Jian1, He Hua1, Zhan Xiaosi1, Xiao Jun2
1.School of Science and Technology,Zhejiang International Studies University, Hangzhou, 310012 2. College of Computer Science and Technology,Zhejiang University, Hangzhou, 310027Abstract: Objective: 3D face reconstruction from single image is a classical problem, and has found its use in video game production and film production. The recent demands have upgraded to reconstructing high-resolution 3D face with high computational efficiency and accuracy. However, monocular 3D reconstruction is an ill-posed problem in nature. Meanwhile, high-resolution 3D reconstruction involves great computational cost. Aiming at these problems, we propose a method to achieve accurate and efficient high-resolution 3D face reconstruction from a single image. Method: The proposed method is mainly based on feature adaptation and Laplacian deformation. A morphable model is built using a group of 3D face samples for feature adaptation. In detail, we select a set of salient 3D features from each 3D sample, then a new face can be obtained through a linear combination of these 3D feature sets. The parameters of the morphable model are the linear combination coefficients. In feature adaptation, a scaled orthogonal projection is used to model the projection from 3D space to 2D plane, and we adjust
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