真实感三维人脸建模及应用研究

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1、北京工业大学博士学位论文真实感三维人脸建模及应用研究姓名：胡永利申请学位级别：博士专业：计算机应用技术指导教师：高文;尹宝才20041101摘罂摘要真实感三维人脸建模和人脸动画是计算机图形学、计算机视觉领域最根本、最困难的问题之一，也是近年来国际上最活跃的研究热点。真实感人脸建模的研究在电影、广告、人物动画、计算机游戏、视频会议、人机交互、医学、公安安全等许多领域有广阔的应用前景。形变模型(MorphableModel)是近几年出现的三维人脸建模新方法。虽然该模型同以往的参数模型、肌肉模型以及视觉模型相比，具有真实感好、自动化等特

2、点，但目前该模型在模型建立、优化以及光照等方面还存在诸多问题，在模型应用方面也缺乏探索。针对上述问题，本文在基于形变模型的人脸建模方法及应用方面展开了研究，主要的研究内容包括：(1)面向中国人特征的大规模三维人脸数据库的建立。三维人脸数据库是建立形变模型的基础。数据库的建立包括数据获取、数据预处理、数据规格化以及数据库结构设计等研究内容。关键是要解决高维三维人脸数据基于特征的像素级稠密对应问题。(2)基于形变模型的人脸建模方法及改进。首先，基于三维人脸数据库，研究三维人脸形变模型的建立方法，主要包括参数模型的建立和针对输入人脸图像

3、的模型匹配。模型建立涉及模型基础数据的量化处理和人脸参数表示模型的建立，模型匹配涉及光照模型、摄像机标定以及大规模优化问题。其次，对现有的形变模型进行了改进，主要针对非理想光照环境下的模型匹配问题和匹配优化加速问题展开研究。(3)形变模型的应用研究。主要研究模型在人脸动画、人脸识别和人脸特征提取方面的应用。在人脸动画方面，研究人脸动画的参数表示模型和人脸动画的驱动方法。在人脸识别方面，针对人脸识别中的光照和姿态问题，研究基于三维人脸模型的人脸识别方法。在人脸特征提取方面，研究形变模型在二维人脸图像特征表示方面的应用。北京工业大学工

4、学博士学位论文通过对以上几个方面的深入研究，本文首先建立了面向中国人特征的大规模三维入脸数据库，在该数据库的基础上建立了三维入脸形变模型，实现了基于图像的三维人脸自动重建方法，解决了真实感人脸建模及应用中的一些关键问题，获得了～定研究成果。下面是本文的主要贡献和创新点：(1)提出了基于网格重采样的三维入脸对应方法。首先，两格重采样方法很好地解决了三维人脸数据规格化中的难点和关键问题——高维三维人脸数据的像素级稠密对应问题，从而为建立形变模型提供了基础数据：其次，由粗到细的重采样策略为建立多分辨率的三维入脸形变模型提供了自然的途径；

5、另外，重采样方法可以建立表情或动作人脸与中性人脸间的对应，从而实现人脸动画数据的量化。(2)提出了多光照多分辨率的形变模型改进方法。针对现有形变模型匹配速度慢以及模型不适合非理想光照条件的缺点，提出了两方面的改进：基于重采样的结果建立了多分辨率形变模型，以加速模型的匹配速度；提出了多光源的光照模型，使形变模型适用于非理想光照条件下的人脸重建问题。(3)提出了基于形变模型的面向非特定人的人脸动画方法。研究高维稠密网格的三维人脸动画是一个新课题，如何获取人脸的动画数据、如何驱动稠密网格以及如何实现非特定人的人脸动画都是需要解决的难点问

6、题。通过网格重采样方法，对样本三维人脸的表情或动作数据进行分析、量化，提出了包括全局参数和局部参数的入脸动画参数控制方法，并应用于三维形变模型建立的非特定三维人脸，实现了人脸动画。(4)实现了基于三维形变模型的人脸识别方法。传统基于二维图像或视频的人脸识别方法面临的最困难的问题是人脸的姿态、光照和表情问题。由于形变模型可以有效估计待匹配人脸的姿态和光照，本文将三维人脸形变模型用于人脸识别，对待识别人脸使用形变模型进行匹配，并使用模型匹配参数表示人脸的识别特征，从而解决了人脸识别中的光照和姿态问题。为了得到比较好的识别效果，本文分析

7、了形变模型匹配效果对识别结果的影响，并使用Fisher线性判别方法进行最终的特征分类。(5)提出了基于组合模型的人脸图像特征检测方法。人脸特征检测是人脸检Ⅱ摘要测、人脸跟踪、人脸识别等研究领域的关键问题。基于形变模型的线性组合思想，提出了基于原型人脸线性组合模型的入脸特征检测新方法。该方法将形变模型的全局匹配与局部特征学习结合起来，通过人脸图像组合模型对给定入脸图像进行匹配，实现了人脸特征的自动检测。基于形变模型的三维人脸建模是一种新的人脸建模方法，具有重要的研究价值和巨大的应用潜力，进一步的研究需要在提高模型匹配优化效率，建立完

8、整的头部模型以及提高模型的真实感等方面做出努力，使形变模型不断完善，并应用于更广泛的领域。关键词人脸建模；形变模型；人脸动画；人脸识别；人脸特征提取IIIAbstractRealistic3Dfacemodelingandanimationisth