李楠[1]2008年在《基于OpenGL的人脸表情曲面建模技术研究与实现》文中研究表明人脸建模与动画是计算机图形学领域研究的热点和难点,随着计算机动画技术、影视技术、电子游戏、虚拟现实等应用的发展,这一研究领域越来越受到人们的重视。本文对国内外现有人脸建模与动画技术进行了总结,在比较现有人脸建模与动画技术采用的方法基础之上,针对人脸建模、动画驱动的关键技术进行了深入地研究,提出了基于OpenGL的曲面建模方法,并设计实现了人脸建模与表情呈现的实验系统。人脸建模与动画技术的研究始于上个世纪70年代初,目前正日益成为计算机领域研究的热点。这主要是由于众多领域的需求推动和计算机处理能力与数据采集设备的不断进步。许多着名的研究单位都设立了专门的人脸叁维建模研究小组。国内这方面的研究起步较晚,虽然实际应用方面仍然很少但理论研究发展迅速。人脸建模和动画研究的关键在于如何使用简单的方法和设备,虚拟出真实的人脸表情。本文是在天津市重点科技攻关项目(04310731R)——“和谐人机交互系统中情感计算的理论与技术”的研究背景下,探索性地提出基于OpenGL的曲面人脸建模模型,并在此模型的基础上设计并实现了叁维人脸表情的呈现。本文作者在比较了多种人脸建模方法后,决定运用NURBS曲面对人脸进行建模,并运用微软的OpenGL函数库对人脸模型进行呈现和纹理映射。NURBS曲面建模是近年来人脸建模的热点,它具有建模快速、运行代价低、模型平滑程度高和交互式控制等优点。OpenGL具有渲染速度快、独立于操作系统又独立于硬件的优点。综合这些特点,作者选用此两种技术的结合来实现叁维人脸建模和表情呈现。本文作者设计的基于OpenGL的人脸表情曲面建模呈现实验系统主要做了以下工作:(1)在确定曲面建模后直接使用NURBS曲面在3Ds MAX环境中建立模型;(2)在VC++6.0环境下将模型文件呈现出来,并使用OpenGL函数库对其实施纹理贴图;(3)最后通过直接调整曲面控制点方法呈现人脸表情。经过实验,作者提出的建模和动画实现方法取得了良好的效果,为曲面直接建模和控制动画的方法做出了卓有成效的实践。
吴侨[2]2016年在《基于单张照片的叁维人脸重建的研究》文中研究表明当前,随着计算机技术的不断进步和多媒体技术的发展,叁维人脸建模技术近年来成为了图形学领域的一个研究热点。人脸作为人体最为特殊的生理器官,与其它人体器官相比,具有更为丰富的表情以及更多的动作体验。正是由于人脸本身具备特殊性和形态多样性等特征,使得对于叁维人脸建模技术的相关研究面临着很多困难,特别是直接使用单张照片来进行叁维人脸建模,由于其深度信息的缺失,更是面临着不少挑战。然而某些场合,详尽的脸部信息获取不仅成本昂贵,而且由于对象本身的原因,获取详尽的脸部信息也比较困难。单张照片的获取相对来说较为容易,这就使得使用单张照片来进行快速的叁维人脸建模的需求较为迫切。正是在这样的背景下,本文选择以单张人脸照片作为输入样本,对其进行叁维人脸模型的重建,由此实现从二维平面图像到叁维立体模型的还原。本文首先对国内外有关叁维人脸建模技术的相关研究成果进行综述,并对当前主流的叁维人脸建模方法,进行归纳总结。之后在形变模型理论基础上,阐述了径向基函数及相关的算法,特别是对不同维度的薄板样条基函数算法进行分析,并使用不同维度的薄板样条基函数进行人脸图像稠密对应;之后借助主成分分析法建立通用人脸模型,并由此延伸构建特定人脸叁维模型算法。在本文的叁维人脸的重建过程中,特征点的选取尤为重要。本文在特征点的选取上,提出了一种基于改进的ASM算法,比传统的ASM算法在特征点的定位上更加精确。最后,在前文理论研究和算法分析的基础上,基于形变模型理论,以Candide3叁维人脸模型为根本,通过单张照片和通用叁维人脸模型的逐步匹配,使用OpenCV和open GL程序完成验证,实现了特定人脸照片的叁维人脸模型具体重建过程的实验,并对最终的重建结果进行展示。最终的效果表明:本文所研究的基于单张照片的叁维人脸建模技术,在正面、侧面和俯仰面均能够实现较好的建模效果。本文的研究,对于进一步推进叁维人脸模型在影视广告、医疗美容、游戏动漫、视频认证等多方面的实践应用具有积极的意义;同时叁模人脸建模的相关研究也有助于在未来模拟人体医学、虚拟现实等方面的良好应用。
李想[3]2016年在《基于单张正面图象的叁维人脸建模研究》文中进行了进一步梳理人类面部的叁维重建问题,一直以来都是计算机视觉、图像处理和模式识别领域内的热点问题和困难问题之一。在人们生活的许多领域,叁维(3D)人脸重构都存在广阔的应用前景:如大型3D网络游戏和叁维影视动画制作都依赖于高精度的叁维人脸建模;叁维人脸重建与识别正在成为视频监控和安防领域的新研究方向;此外虚拟现实(VR)与医疗技术等相关领域也需要叁维人脸重建技术。因此,叁维人脸重建问题的探索与研究具有重大的科研价值与现实意义。传统的3D人脸重建方法经历了一个不断尝试和不断突破的过程,为了寻求更高的效率和更逼真的重建效果,一种极具潜力的名为叁维形变模型的方法被科学家们提出。但是该方法存在建模时间长、人耳侧面部分恢复效果不佳等缺点,暂未被广泛的运用于实际场景中。本文在以上技术背景之下,研究了结合正面输入图像和形变模型的叁维人脸重建,并针对人耳恢复不理想的缺点进行了改进,在分析实验结果的同时也讨论了叁维人脸重构在多视角二维图像生成以及人脸识别中的应用。本论文首先对传统叁维人脸重建方法和形变模型方法的研究近况和对应技术特点进行了深入分析,并对不同方法的优缺点进行了讨论,同时还介绍了国内外大型叁维人脸数据库的建设情况。其次,针对传统形变模型方法中存在处理数据量大、稠密对齐方法复杂的问题,本文采用稀疏特征点自动提取和薄板样条函数形变的方法完成人脸的叁维重构,并提出了基于图像融合技术的人耳恢复方法,改善了单张图像叁维重建问题中人脸侧面恢复不理想的问题,提升了重构图像的真实感。最后,在分析实验结果的重构真实感与重建效率后,还对叁维人脸重建模型在多视角二维视图生成和在基于主成分分析的人脸识别中的应用做了探讨。经实验验证,本文提出的方法所重构出来的人脸具有较好的真实感,且人耳部分的重建结果较好。同时重建速度较快,在MATLAB环境下平均重构时间约3.5s,重建结果得到的多视角视图将平均人脸识别率提高了6%。
刘洁娟[4]2008年在《基于MPEG-4的人脸建模和动画实现研究》文中进行了进一步梳理真实感叁维人脸动画技术作为一种重要的人机交互方式,可以应用于人性化人机交互、虚拟主持人、网络会议、可视电话、远程教学、远程医疗诊断、电影制作、游戏娱乐等诸多领域。基于MPEG-4的人脸动画系统具有动画数据通用性强、动画数据量小、运算复杂度低等优点,拥有适合于网络实时动画的架构,因此得到了快速发展。叁维人脸动画的主要研究内容包括人脸建模和人脸动画控制两个方面。本文的研究目标是探讨基于MPEG-4的人脸动画标准的人脸建模及动画控制的实现。本文详细介绍了构造该系统所涉及的特征提取、特定人脸建模、表情动画等方面的技术以及MPEG-4人脸模型规范标准的基本内容。利用基于色彩信息的Snake技术和可变叁维人脸模板,获取人脸特征定位信息,映射到一种基于MPEG-4标准改进的CANDIDE-3参数化人脸模型,完成特定人脸模型建模。在基于MPEG-4的人脸动画系统中,人脸动画定义表的作用是指导动画系统如何在得到人脸运动参数后,变形特定人脸模型,以产生预期的动画效果,是实现基于MPEG-4的人脸动画系统实现的关键所在。本文采用MPEG-4人脸动画定义表的基本思想,结合VC+6.0和OpenGl技术,给出了一个人脸动画实现的系统,验证了相关算法的可行性,并提出了进一步的研究方向。
王罡[5]2008年在《基于单张正面人脸照片的叁维人脸自动建模方法研究》文中研究指明真实感叁维人脸建模是计算机视觉和计算机图形学领域一个极富挑战性的研究方向。自1972年Frederic I.Parke开创计算机人脸建模以来,研究者们在该领域做了大量的研究工作,并取得了很大的进展。真实感叁维人脸建模技术的应用范围非常广泛,其成果可以应用于虚拟主持人、虚拟会议、辅助教学、医疗研究、电影制作、游戏娱乐等,具有重大的理论意义和应用价值。本文研究了一种基于单张正面人脸照片的叁维人脸自动建模技术,该方法只需输入一张中性表情,均匀光照的正面人脸照片,通过自动提取特征点来重构人脸的叁维几何模型,最后从照片上提取纹理生成具有真实感的叁维人脸。本文的研究内容主要包括:(1)人眼特征检测:提出了一种人眼特征检测方法:在人脸检测的基础上,确定人眼所在的大致区域,利用该区域内的灰度和梯度特征对人眼各特征点分别进行搜索。由于预先确定了搜索范围,所提取的特征点的位置比较精确。(2)唇部特征检测:在人脸肤色和唇色研究的基础上,对红色排除法判别式进行改进,提出嘴唇BR加权G色对比法(WBRGC),该方法利用G、B分量和G、R分量分布差异加权来区分肤色和唇色,最优权重通过实验确定。实验表明,WBRGC的检测性能与红色排除法相比有明显的提高。(3)叁维人脸建模:利用提取的人脸关键特征点,结合真实人脸表面的几何结构特征,对一般人脸模型(CANDIDE-3)进行调整,获取个性化叁维人脸几何模型。最后进行纹理映射生成具有真实感的叁维人脸。(4)使用VC++6.0,OpenGL图形开发库和OpenCV计算机视觉库实现一个真实感叁维人脸自动建模系统。
赵娜[6]2007年在《基于照片的叁维人脸建模技术研究》文中指出自从Parke在1972年率先使用人脸参数模型生成人脸图像以来,叁维人脸建模发展到现在,已经成为计算机图形学领域的一个重要分支。在虚拟现实、影视制作、人机交互界面、可视电话、视频会议、辅助教学、医学研究、游戏娱乐等诸多方面,都具有很强的应用价值。虽然该领域已经有了显着的进展,由于人脸表面的复杂性,建立逼真的叁维人脸仍然是一项艰难的工作。本文进行了基于照片的叁维人脸建模技术研究。首先从人体建模软件Poser 6.0中导出一般人脸叁维网格模型,将初始数据格式转化成适合人脸建模研究的数据格式;然后在人脸照片库中选定建模对象的照片,交互式提取脸部特征信息并保存,这两步为后续的研究提供了数据准备。在接下来的特定化一般人脸叁维网格模型阶段,采用径向基函数和克里金两种空间插值技术变形一般人脸模型,并对克里金插值后的模型进行了基于局部区域的二次插值磨光处理,模型的几何结构更加自然;为了获取人脸纹理信息,尝试利用金字塔方法和小波方法拼接人脸图像,并进一步改进了算法,用叁张照片合成人脸纹理,避免了仅用正侧面两张获得纹理全景图时会产生较大纹理扭曲的缺陷,得到了更加逼真完美的人脸全景纹理图;最后对插值获得的个性人脸网格模型进行了纹理映射,给予了模型“皮肤”,得到具有更高逼真程度的个性叁维人脸。在特定人脸几何建模阶段,用Matlab 6.5实现了一个基于照片的叁维人脸建模系统,利用其数据导出功能,导出模型数据和纹理数据,将得到的最终特定人脸在Visual C++ 6.0环境中利用OpenGL图形库进行了3D渲染。实验中利用了Matlab 6.5和Visual C++ 6.0在人脸建模过程中各自的优势,为课题提供了一个更加有利的研究方向。
张国锋[7]2004年在《基于图像的人脸建模技术研究》文中进行了进一步梳理创建逼真的人脸模型是计算机图形学领域中一个极具挑战性的课题。随着虚拟现实、影视制作及可视电话等应用的发展，人脸建模领域越来越受到人们的重视。本文针对人脸建模这一研究课题，对基于图像的人脸建模方法进行了深入的研究。主要的工作包括以下几个方面： 1．对人脸建模与动画领域的各种技术、方法进行了详尽的分析和比较，并在此基础上列举出五个具有代表性的人脸建模与动画系统。 2．区别于同类研究中利用第叁方软件的方法，本文采用基于CT数据表面重构的方法获取一般人脸模型，使得模型数据更加精细且易于操作。 3．研究了基于正侧面人脸照片的人脸建模方法。根据人脸生理结构特点，定义了既能反映人脸整体结构、又能表示五官局部特征和位置分布的特征点；针对一般人脸模型数据特点，提出了一种叁维特征点标定的方法，使得标定简单、准确；研究了利用立体视觉原理从二维照片获得特征点叁维信息的方法；针对从一般人脸模型到特定人脸的修改问题，采用了一种改进的基于径向基函数的插值方法，取得了良好的实验效果。 4．结合特定人脸建模过程，分析并改进了WON-SOOK LEE纹理贴图方法。针对生成纹理图像过程中的拼接缝消除问题，深入研究了利用图像拉普拉斯金字塔进行多分辨率融合的方法。 5．开发出基于图像的叁维人脸建模系统：Face3DRecon，该系统实现了本文中的所有算法，并验证了算法的正确性和可行性。
杨颖[8]2008年在《叁维人脸建模及特征提取技术研究》文中认为人脸是人类相互表达感情的重要部分。随着虚拟整形、可视电话、影视制作及人脸识别等技术的发展,创建逼真的人脸模型及特征提取成为计算机图形学领域的研究热点。本文在分析了叁维人脸建模及特征提取技术的发展基础上,研究面貌形态学等相关理论,以计算机可视化技术为工具,深入研究了叁维真实感人脸建模及特征提取技术。研究的主要内容包括:1)二维人脸图像的特征提取。研究了MPEG-4标准,定义了二维人脸特征点,并在传统特征提取的流程中增加了对特征区域定位的过程,采用肤色分析与灰度投影相结合的方法,实现了二维人脸图像部分关键特征点的自动提取。2)叁维人脸模型的特征提取。通过第叁方软件得到一个通用人脸模型,给出了基于人脸器官分布规则的轮廓区域检测,器官参数模板定义,并结合边界曲线拟合的方法,实现了叁维模型关键特征点的提取。3)特定叁维人脸模型的建立。利用计算机视觉原理恢复二维图像特征点的叁维信息,并根据特征点的位置,采用散乱数据插值方法,使通用人脸模型的特征点与其匹配,从而建立特定的叁维人脸模型。4)人脸模型的真实感处理。利用从人脸正侧面照片中提取的纹理信息,进行融合拼接,生成纹理图像,并采用正侧面投影的方法,将纹理映射到叁维人脸模型上,生成具有真实感的叁维人脸模型。5)系统设计与实现。以Visual C++.NET及OpenGL为工具,实现了叁维人脸建模及特征提取系统。系统实现了数据读取、叁维显示与交互、特征提取、模型建立、纹理映射等功能。
沈荣荣[9]2007年在《基于径向基函数的叁维特定人脸重构的研究》文中研究表明创建逼真的叁维人脸模型是计算机图形学领域一个极富挑战性的课题。随着虚拟现实、影视制作、游戏娱乐等应用的发展，这一研究课题越来越受到人们的关注。叁维特定人脸模型重构技术对于快速构建逼真的特定人物模型，进而实现逼真的人物动画具有重要的理论意义和实用价值。本文首先介绍了叁维人脸模型的应用前景及国内外的研究现状，并分析和总结了现有的叁维人脸建模技术，在此基础上，提出了基于分层设计的规则网格的一般人脸模型构建方法，基于特征点模板的人脸特征提取方法，基于径向基函数的分层分部位叁维特定人脸重构方法和基于正侧面人脸照片的近似全视角人脸纹理合成与映射方法，具体内容如下：(1)基于分层设计的规则逻辑网格的一般人脸模型构建方法，该方法根据人脸的生理结构，从Poser中获取原始人脸模型数据，筛选后取部分数据，通过分层设计的规则逻辑网格方法构造出一般人脸模型。该模型结构简单，构建操作可参考性好，为特定人脸模型重构奠定了良好的基础。(2)基于特征点模板的人脸特征提取方法，由于正侧面人脸照片中人脸特征不是一一对应的关系，无法直接从人脸照片中获取特定人脸的全部叁维特征点，因此本文提出了采用正侧面人脸特征点模板分别提取正侧面人脸照片中人脸特征信息的方法。该方法可方便有效地从图像中获取特定人脸的叁维特征点。(3)基于径向基函数的分层分部位叁维特定人脸重构方法，由于人脸结构复杂，采用单个约束方程构造人脸的方法未能精确地刻划细致的人脸部位，且计算量大，因此提出了一种基于径向基函数的分层分部位叁维特定人脸重构方法，实验结果表明，该方法不仅使重构后的人脸部位更符合自身特征，而且明显降低了计算量。(4)基于正侧面人脸照片的近似全视角人脸纹理合成及纹理映射方法，分析了传统的基于正侧面人脸照片构建全视角纹理的不足之处，提出了一种近似的全视角人脸纹理合成及纹理映射方法。实验结果表明，该方法纹理合成简单有效，纹理映射效果较逼真。(5)采用面向对象的设计方法，设计实现了一个基于正侧面人脸照片的叁维人脸重构原型系统。通过原型系统的实际运行测试，表明上述方法正确有效，重构得到的叁维特定人脸模型效果逼真。
郑颖[10]2009年在《基于图像的叁维人脸建模研究》文中认为随着计算机软硬件水平的不断提高,叁维模型已经深入到我们生活、工作、娱乐的各个方面。如何获取逼真的叁维模型,是计算机视觉与计算机图形学领域的一个重要研究课题。基于图像的建模是叁维建模中的一个重要手段。本文以人脸为重建对象,研究从二维图像中快速、精确地重建人脸叁维模型的方法。叁维人脸建模与一般物体的叁维建模无论在方法学层面上,还是在应用层面上都有着显着的不同。一方面,叁维人脸模型在人脸识别和人脸动画等研究课题中有着广泛而重要的应用,与这些相关课题研究之间有着相辅相成、密不可分的关联关系。另一方面,由于人脸是一类具有很大共性的对象。在相关研究中得到的有关人脸共性的知识可以对人脸叁维重建工作起到很好的辅助和补充作用。除了计算机视觉领域中的相关方法以外,模式识别和统计学习等领域中的相关研究成果也会对叁维人脸建模研究产生积极和正面的影响。本文在对前人工作进行详细总结分析的基础之上,对叁维人脸建模问题进行了深入的研究。主要的研究工作包括以下几个方面。在人脸图像预处理技术方面,提出了局部选择投影方法,并将该方法应用于眼睛定位。同现有方法相比,基于局部选择投影的眼睛定位方法精确性更高,对光照、姿态变化的鲁棒性更强。利用该技术,可以精确地定位眼睛,为面部其他特征点的定位提供了很好的初始化依据。而面部特征点的定位正是叁维人脸建模中的重要一环。在人脸叁维建模方面,本文从不同的侧面,依据不同的图像来源,对相关的叁维建模方法进行了探讨。本文提出了一种基于从明暗恢复形状与径向基函数内插相结合的叁维人脸建模方法,可以从单幅正面人脸图像中快速重建逼真的叁维人脸模型。该方法从传统的从明暗恢复形状的方法入手,利用其提供的在特征点上较为准确的叁维信息,通过径向基函数内插的方式,修改一个通用的叁维人脸模型,最后经过纹理映射,达到合成特定人脸模型的目的。该方法可以以很小的计算代价获取具有一定真实感的叁维人脸模型。本文对传统的从明暗恢复形状方法进行了创新。利用统计学习的方法,从大量的纹理图像和深度图像中学习从纹理图像到深度图像的映射关系,并进一步利用该映射关系从人脸图像恢复深度,进而重建叁维人脸。通过将人脸配准技术引入到图像预处理中去,使得深度图像像素与纹理图像像素精确对应,极大地提高了深度估计精度。同时,通过引入核方法,解决了学习纹理图像到深度图像的映射关系这样高维问题。针对基于图像的叁维建模可能遇到的受光照变化影响的问题,本文提出了从单幅近红外图像中恢复叁维模型的方法。近红外图像由于其成像装置的特殊性,使得无论环境光照如何变化,其图像的光照条件基本一致。这就避免了可见光图像易受光照影响的问题。我们采集了近红外图像和对应的叁维人脸数据,并提出了近红外图像与叁维人脸数据之间的配准算法。利用统计学习的方法得到从近红外图像到深度图像的映射关系,进而重建叁维人脸模型。对于传统的立体视觉方法,本文针对叁维人脸重建这一特定问题,做了相应的改进。在方法上,突破了传统立体视觉方法基于纹理的左右图像直接匹配的方式。替代地,利用一个参考人脸的叁维模型估计输入立体图对中人脸的位姿参数,从而生成相同姿态下的参考人脸的虚拟图像对。由于虚拟图像之间的对应是已知的,通过计算同一姿态下输入人脸与虚拟人脸之间的对应关系,将虚拟图像对应扩展到输入立体图像的对应。这种方法大大改进了人脸立体图对的匹配效果,使由立体视差计算得到的人脸叁维点云数据更为准确。立体视觉的方法可以提供精确的深度信息,同时也会带来一定的噪声点或奇异点。为此,本文进一步将立体视觉的方法与Morphable Model的方法相结合。后者是一种统计方法,它通过将一系列的真实叁维人脸模型配准,将主元分析应用于配准后的叁维人脸数据中,抽取形状主成分和纹理主成分。这样,一个特定的叁维人脸的形状可以表示成平均形状与形状主成分的线性组合。利用Morphable Model提供的形状约束,我们可以获得平滑的叁维人脸模型。通过将立体视觉与Morphable Model相结合,利用Morphable Model匹配点云数据,最终可以获得立体视觉点云数据的Morphable Model表示,使得最终重建的叁维人脸模型逼真、平滑。本文对叁维人脸建模这一课题做了各种尝试,改进了现有方法的一些不足,提出了一些新颖的方法。希望本文的工作和结论能够对相关领域的研究提供帮助。
参考文献：
[1]. 基于OpenGL的人脸表情曲面建模技术研究与实现[D]. 李楠. 天津师范大学. 2008
[2]. 基于单张照片的叁维人脸重建的研究[D]. 吴侨. 电子科技大学. 2016
[3]. 基于单张正面图象的叁维人脸建模研究[D]. 李想. 苏州大学. 2016
[4]. 基于MPEG-4的人脸建模和动画实现研究[D]. 刘洁娟. 华东师范大学. 2008
[5]. 基于单张正面人脸照片的叁维人脸自动建模方法研究[D]. 王罡. 南京理工大学. 2008
[6]. 基于照片的叁维人脸建模技术研究[D]. 赵娜. 燕山大学. 2007
[7]. 基于图像的人脸建模技术研究[D]. 张国锋. 西北大学. 2004
[8]. 叁维人脸建模及特征提取技术研究[D]. 杨颖. 西北大学. 2008
[9]. 基于径向基函数的叁维特定人脸重构的研究[D]. 沈荣荣. 江苏大学. 2007
[10]. 基于图像的叁维人脸建模研究[D]. 郑颖. 中国科学技术大学. 2009
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