基于二维图像的三维人脸建模(19)

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

第三章 通用人脸模型的建立与人脸特征点的提取

当前三维人脸重建研究的热点是以通用人脸模型为基础，利用通过普通手段获取的二维图像提取数据信息，找到一些简捷通用，执行效率高的建模方法构建具有真实感的特定三维人脸模型。本章将详细介绍三维通用人脸模型的导出过程和处理方法，并参考MPEG-4标准，在普通相机拍摄的二维人脸图像上标注特征点，为后续的建模工作奠定数据基础。

3.1 通用人脸模型

本文进行了根据二维人脸图像变换通用人脸模型得到特定三维人脸模型的研究，首先需要获取三维通用人脸模型作为下一步研究的基础。本节重点描述三维通用人脸模型的特征和获取方法。

3.1.1 通用人脸模型特征及构造要求

虽然世界上没有两个完全相同的人脸，但不同人脸之间仍然存在共同的特征。比如：每个人的脸部都有嘴巴、鼻子、眼睛、眉毛等器官，且每个器官在面部的相对位置是稳定的。对于一个特定的人脸可以用嘴巴的形状、鼻子的高低，眼睛的大小，眉毛的粗细等细节来刻画其面部特征。通用人脸模型可以认为是一个具有代表性的、没有任何明显特征的一般三维人脸模型。

通用人脸模型的具体表示方法很多。在计算机视觉中，三维模型主要有两类的表示方法：基于面(Surface)表示方法和基于体(Volume)表示方法。基于面的描述数据能够利用三维数字化设备进行获取。基于面表示方法的优点是它能够很方便的得到计算机视觉中进行着色所需要的面，为下一步的工作提供了便利。基于体表示的数据可以通过CT、MRI等设备生成。体表示方法不仅描述了物体的表面特征还有关于物体内部特征的描述，其中内部特征主要用来描绘模型的相关物理特性。但这种方法消耗空间过大，计算时间过长，目前还不适用于计算机的表示和处理，并且基于体表示的某些方法技术还不完善。本文利用基于面描述的三角网格模型来表示三维通用人脸模型，主要模型元素包含的数据信息有模型顶点坐标以及由顶点组成的三角面片集合。

三角网格模型表示分为两种：均匀网格表示和非均匀网格表示。脸部细节的刻画程

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