三维人脸扫描数据预处理：构建规范化模型的关键技术

本文主要探讨的是三维人脸扫描图像数据的预处理技术，针对构建基于知识学习的形变模型所需的规范化三维人脸库的需求。研究者孔德慧、程世锤、尹宝才、胡永利和谷春亮在2005年的《北京工业大学学报》上发表了一篇论文，重点关注了如何有效地管理和处理激光扫描仪采集的真实三维人脸数据。 首先，论文提出了一种创新的纹理映射图数据结构，这种结构将原始数据中的隐含信息显性化，以便于处理。它实现了从激光扫描得到的三维人脸中的采样点和纹理信息之间的双向映射，确保了数据操作和处理的实时性和同步性。这一设计对于大规模的原始数据处理具有显著的优势，因为它以二维纹理点作为操作对象，简化了处理流程。 三维人脸数据由CyberWare的3030RGB/PS激光扫描仪获取，扫描过程一次柱面扫描即可获得，数据包含密集的三维几何采样点和纹理信息。这些数据在进行预处理时面临两个主要挑战：采样点与纹理点的同步以及人脸部分的分割。传统的网格分割方法如Krishnamurthy等人提出的以网格为基础的方法虽然有效，但计算复杂度较高。 为解决这些问题，研究者设计了纹理映射图，弥补了原有单向映射的局限性，并利用扫描数据分离存储的特点，提出了以点为处理单元的分割策略。这种方法不仅提高了处理效率，而且更加适应扫描数据的特点，实现了对人脸数据的高效且精确的预处理，为后续的人脸识别、鉴定和动画等相关研究奠定了坚实的基础。 此外，论文还引用了Parke[1]和Guenter[2]、Pighin[3]等人的工作，展示了在早期人脸模型参数化和几何变形方法的基础上，激光扫描技术的发展和应用带来的进步，特别是其在真实感和数据精确性上的提升。通过这些方法，研究人员能够在保持高真实度的同时，减少不必要的研究部分，为后续的三维人脸识别技术发展提供了重要的理论和技术支持。 这篇论文的核心内容围绕三维人脸扫描数据的预处理方法展开，包括数据结构的设计、采样点与纹理点的同步处理以及基于点的分割策略，为构建高质量的三维人脸数据库和后续的人脸分析任务奠定了基础。