三维人脸重建：变形模型的改进与应用

"基于变形模型的三维人脸重建方法及改进.pdf" 本文主要探讨了基于形变模型的三维人脸重建技术，并对其进行了改进，以解决现有方法存在的问题。形变模型是一种近年来发展起来的用于三维人脸建模的新方法，它通过组合原型人脸来表示新的个体人脸。这种模型的优势在于能实现自动化重建和真实感良好的三维人脸效果。 形变模型的重建过程通常依赖于人脸图像对应光流算法，但这部分是不稳定的，可能导致重建结果的不准确。同时，现有的模型匹配方法主要关注一般光照条件下的重建，对于复杂光照环境的处理能力有限。此外，模型建立的计算量也较大，这限制了其应用的广泛性。 针对这些问题，作者们提出了以下改进措施： 1. 网格重采样方法：为了解决模型人脸数据的精确对应问题，他们引入了网格重采样技术。这种方法可以优化原始模型的几何结构，确保在变形过程中保持数据的一致性和精度。 2. 多分辨率的三维人脸模型：构建多分辨率模型能够降低计算复杂度，提高重建速度。低分辨率模型用于初步匹配，高分辨率模型用于细节调整，这样既保证了效率又确保了重建的准确性。 3. 多光源光照模型：在模型匹配过程中，引入了多光源光照模型，使得模型能够适应各种复杂的光照环境。这一改进显著提高了模型在不同光照条件下的重建效果和鲁棒性。 通过这些改进，实验结果显示，模型匹配的效率和准确性得到了提升，同时模型对光照变化的适应性也有了显著增强。这些成果对于人脸识别、生物特征认证等领域有着重要的实际应用价值。 关键词：形变模型；三维人脸重建；网格重采样；光照模型；光流算法 文章的作者包括胡永利、尹宝才、谷春亮和程世铨，他们来自北京工业大学的多媒体与智能软件技术实验室，该实验室在计算机视觉、模式识别、计算机图形学和多媒体技术等领域有深入研究。此篇论文得到了国家自然科学基金和北京市自然科学基金的支持。