三维人脸重建：SFM算法与匹配点优化

"基于SFM算法的三维人脸模型重建，王琨，郑南宁，西安交通大学人工智能与机器人研究所，2005年6月，国家‘八六三’高技术研究发展计划，国家自然科学基金资助，图像处理，三维重建，SFM算法，三维视觉，径向基函数，图像拼接" 本文提出了一种创新的方法，用于从两幅正面人脸图像和一幅侧面图像构建三维人脸模型。这种方法特别关注于寻找匹配点，这是整个重建过程的关键步骤。匹配点的准确性直接影响SFM（Structure from Motion）算法的结果。SFM算法是一种利用多个视角的图像来估计场景中物体三维结构的技术。 首先，算法涉及寻找图像中的匹配点。由于人脸图像往往包含低纹理和重复纹理区域，传统的角点匹配算法可能在此类场景中表现不稳定。为了克服这一问题，本文引入了考虑人脸几何对称性和规律性的策略，这些特性反映了人脸的共性特征，有助于更快速、准确地找到匹配点。 接下来，利用找到的匹配点，应用SFM算法计算出特征点的三维坐标，并构造一个稀疏的三维网格结构。这一步是三维重建的基础，它将二维图像信息转化为三维空间的点云数据。 然后，通过分步紧支撑径向基函数进行三维插值，将这些点云数据平滑并扩展成完整的三维模型。径向基函数是一种常用的插值方法，能够有效地处理非均匀分布的数据点，生成连续的表面。 最后，利用多分辨率图像拼接算法生成纹理图像，并将其映射到三维模型上，增加模型的真实感。这个步骤使得重建的人脸不仅有形状，还具有皮肤纹理，增加了视觉上的逼真度。 此方法的一个显著优势是它只需要普通相机拍摄的图像，就可以实现高质量的三维人脸重建，降低了设备要求，提高了方法的实用性。关键词包括三维重建、SFM算法、三维视觉、径向基函数以及图像拼接，涵盖了本文的核心技术和研究领域。这项工作得到了国家“八六三”高技术研究发展计划项目和国家自然科学基金的支持，展示了在人工智能、机器人以及图像处理领域的研究成果。