单幅图像三维人脸建模技术与应用探索

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于单幅图像的三维人脸建模技术及其在不同领域的应用。作者署光在导师姚莉秀的指导下，深入研究了如何通过改进形变模型来解决传统方法中的挑战，并提出了适用于快速人脸建模的新方法。论文还涉及了三维人脸表情合成的实现，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。" 三维人脸建模是计算机图形学和计算机视觉领域中的核心难题，具有广泛的应用潜力，特别是在人脸识别、电影制作、广告设计、动画游戏、视频会议、人机交互和医学等领域。然而，基于二维图像的人脸识别常常受到光照、姿势和表情变化的影响，准确度受限。因此，三维人脸模型成为了提高识别准确性的有效手段。 形变模型是一种新兴的三维人脸建模方法，它允许从单幅图像构建模型。这种模型相比传统的参数模型、肌肉模型和视觉模型，具有更好的真实感和自动化程度。尽管如此，形变模型在模型建立、优化和应用上仍面临挑战。论文作者针对这些问题，提出了一种基于稀疏形变模型的改进方法，解决了像素级对齐的难题，使得快速三维人脸建模成为可能。此方法涉及了稀疏模型构建、人脸检测、特征点提取、参数优化和几何模型的弹性变形技术。同时，通过引入肤色模型的插值技术，提高了三维人脸侧面皮肤的真实感，提升了模型的应用价值。 在表情合成方面，论文研究了基于表情编码系统的方法，将其应用于三维人脸模型，实现了对表情的灵活控制，这对于动画和游戏角色的个性化至关重要。此外，这项工作对于理解如何从单幅图像中获取更多信息，以及如何将这些信息转化为高质量的三维模型，提供了理论基础和技术支持，对于未来的人脸识别技术和数字娱乐产业有深远影响。