基于薄板样条和可变形模型的三维人脸自动配准方法研究

基于薄板样条和可变形模型的多样本3D人脸自动配准方法 本文提出了一种基于薄板样条（TPS）和可变形模型的全自动3D人脸配准方法，该方法可以对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模和配准。在计算机视觉任务中，3D面部表面的非刚性配准是一个关键步骤，涉及到面部识别、面部追踪、面部合成等多个领域。 首先， Thin Plate Spline（TPS）曲线被用于表示3D面部之间的转换，该方法可以捕捉到面部表面的非刚性变换。为了自动生成薄板样条曲线转换的控制点，使用了最远点采样（FPS）方法。然后，通过在薄板样条曲线变换参考和目标之间进行最近点搜索，获得初步配准。 在第二阶段，使用基于可变形模型产生的动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。在配准过程中，为了消除异常值，提出了一些对策。在Bu-3dfe和Bjut-3d人脸数据库上的实验表明，该方法是有效且鲁棒的。 Thin Plate Spline（TPS）是一种常用的非刚性配准方法，它可以捕捉到面部表面的非刚性变换。该方法通过建立面部表面的控制网格，来描述面部表面的形状和变换。 在本文中，TPS曲线被用于表示3D面部之间的转换，该方法可以捕捉到面部表面的非刚性变换。TPS曲线的优点是可以捕捉到面部表面的局部变换，而不需要对面部表面的整体形状进行假设。 Deformable Model 是一种常用的非刚性配准方法，它可以捕捉到面部表面的非刚性变换。该方法通过建立面部表面的动态模型，来描述面部表面的形状和变换。 在本文中，Deformable Model 被用于产生动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。该方法可以捕捉到面部表面的非刚性变换，并且可以消除异常值。 多样本配准是计算机视觉任务中的一个关键步骤，它可以提高配准的精度和鲁棒性。在本文中，通过使用基于可变形模型产生的动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。 异常值是计算机视觉任务中的一个常见问题，它可以影响配准的精度。在本文中，提出了一些对策来消除异常值，以提高配准的精度。 实验结果表明，该方法是有效且鲁棒的。在Bu-3dfe和Bjut-3d人脸数据库上的实验结果表明，该方法可以对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模和配准。 本文提出了一种基于薄板样条和可变形模型的全自动3D人脸配准方法，该方法可以对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模和配准。该方法可以捕捉到面部表面的非刚性变换，并且可以消除异常值，以提高配准的精度和鲁棒性。