基于二维图像的三维人脸建模(15)

根据二维图像重建三维图形

基于二维图像的三维人脸建模技术研究

信息的数据库，并此作为先验知识；然后，通过将最小中值二次误差估计的原理算法应用于数据库中，根据正面的人脸参数信息估计出侧面人脸的参数信息，通常通过几个正面的人脸参数线性组合可以得到侧面人脸的深度参数；最终通过自适应得到三维人脸模型，并进行纹理映射，得到具有真实感的三维人脸模型[27]。

(6)散乱数据插值 基于径向基函数的散乱数据插值技术可以简便地将一个一般网格变换成特定形状，而且它可以充分逼近像人脸那样光滑的曲面。这种变形方法的实现需要的顶点数远远少于目标网格的顶点数，因为可以利用散乱数据插值算法得到其余顶点[28]。Wang采用morphing技术实现了从通用人脸模型到特定人脸模型的转换。该算法首先在人脸外部轮廓、嘴巴、眉毛、鼻子和眼睛上选取一些特征点标识，特征点的个数和位置选择决定了一般网格变形的效果 。然后由这些特征点计算出插值函数，其中的基函数采用了Hardy multi-quadric径向基函数，最后一般网格的变形通过插值函数来实现[29]。

(7)脸部动作编码系统 脸部动作编码系统(FACS)是根据人脸的生理结构特征来描述眼睛、嘴巴和面部肌肉等动作。人脸上发现43种动作单元，每种动作都由一块或好几块肌肉的运动构成，各种动作单元之间可以相互自由组合。Essa等人利用Modular Eigenspace方法来处理适配方面的问题。该方法可以在图像上自动选取面部器官特征点的位置。利用这些特征点可以控制图像变形，通过变形，可以使个性化的人脸图像与通用人脸模型相匹配[30]。能够进行形变的顶点从图像中提取出来，进行保存，进而为进一步的细化工作做准备。通过用自由变形、随机噪声变形、定点编辑、或者数字化生物体来控制已有的模型产生新的特定人脸模型[31]。

(8)其它的方法 DiPaola的人脸动画系统(FAS)是在Parke建模方法的基础上进行了更深层次的扩展。通过利用数字化生物体或雕塑工艺品，或用自由变形技术、随机噪声变形、或定点编辑等方法来操作已有的模型产生新的人脸模型[32]。

2.3 基于图像的人脸建模方法

近些年随着计算机视觉技术的发展，基于图像建模的方法成为人们的关注的热点，应用这些方法创建的模型更逼真，主要有以下几种方法。

(1)插值 插值技术为脸部动画提供了一个比较直观的方法。由于线性插值算法简单、容易实现的特点使其成为计算机视觉领域广泛使用的一种插值方法，而采用稍微复杂一些的插值函数可以实现一定的动画效果。当有四帧画面时，就可以利用双线性插值函数来实现，与线性插值相比，双线性插值更能容易表现生动逼真的面部表情。而双线

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