基于CNN的有遮挡三维人脸重建算法的研究

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1、分类号：单位代码：１０１４０．密级：：公开学号４０３１５３１９１８◎ＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕士学位论文ＴＨＥＳＩＳＦＯＲＭＡＳＴＥＲＤＥＧＲＥＥ中文题目：基于ＣＮＮ的有遮挡三维人脸重建算法的研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｖｅｒｅｄ３ＤＦａｃｅＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ英文题目：ＢａｓｅｄｏｎＣＮＮ论文作者：张文东指导教师：牛斌教授专业：计算机应用技术完成时间二○一八年五月：一辽宁大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立完成的。论文

2、中取得的研究成果除加以标注的内容外，不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，不包含本人为获得其他学位而使用过的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中进行了标注，并表示谢意。本人完全意识到本声明的法律结呆由本人承担。学位论文作者签名：年ｆ月巧日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的原件、复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权辽宁大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段

3、保存和汇编学位论文。同时授权中国学术期刊（光盘版）电子杂志社将本学位论文收录到《中国博士学位论文全文数据库》和《中国优秀硕士学位论文全文数据库》并通过网络向社会公众提供信息服务。学校须按照授权对学位论文进行管理，不得超越授权对学位论文进行任意处理。保密（），在年后解密适用本授权书。（保密：请在括号＿内划授权人签名：Ｋｔ指导教师签名：日期：＿年广月ｒ日日期：洲年ｒ月日（ｊ＾申请辽宁大学硕士学位论文基于CNN的有遮挡三维人脸重建算法的研究ResearchonCovered3DFaceReconstructionAlgorithmBasedonCN

4、N作者：张文东指导教师：牛斌教授专业：计算机应用技术答辩日期：2018年5月24日二○一八年五月·中国辽宁摘要摘要随着科技的不断发展和人们生活水平的不断提高，三维人脸模型在通讯、医疗、游戏和动画等方面都有越来越多的需求。尤其随着VR技术的日益成熟，创造出使人们能身临其境的感受到如同现实一般的虚拟环境也不再是梦想。而这，都需要三维重建技术的支持。近年来，随着硬件设备计算速度的不断加快，深度学习也越来越受到人们的重视，已经成为学术界最火热的研究领域之一。且由于卷积计算适用于图像处理的特性，使得卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在与图像相关的研

5、究领域不断取得进步。本文利用卷积神经网络提取人脸图像中的高维特征，并对有遮挡人脸图像的去遮挡和三维重建两个方面进行了研究。首先对有遮挡人脸图像的去遮挡算法进行了研究，介绍并分析传统人脸复原算法的优缺点。传统的算法大多通过人为标定特征点，利用人脸图像的对称性和相关性等进行复原。但人为标定特征点受经验影响，存在局限性。本文提出了基于自编码器（AutoEncoder）的人脸图像去遮挡算法：通过大量数据的训练寻找人脸图像中具有显著性的高维特征；根据这些特征使用转置卷积构成的解码网络生成图像；并计算生成图像与真实人脸图像遮挡区域间的损失进行反向调节；最后得到能够对有遮挡人脸图像实现去遮挡效果

6、的网络。其次对基于图像的三维人脸重建算法进行了研究，介绍并分析传统重建算法的优缺点。传统的算法大多通过人为标定特征点，利用不断的迭代计算实现重建，不仅有人为局限性，计算也很耗时。本文提出了基于E2FARMod的有遮挡三维人脸重建算法：利用卷积神经网络实现对人脸图像的特征提取，取代传统人工标定特征点的方法；通过不断训练确定人脸图像和三维人脸模型间的内在联系，结合三维形变模型（3DMorphableModel，3DMM）的思想，将这种联系转化为对应的形状特征并进行重建；最后得到能够对有遮挡人脸图像实现较好三维重建的网络。最后在不同的数据集上进行实验，表明基于AutoEncoder的人脸

7、图像去遮挡算法和基于E2FARMod的有遮挡三维人脸重建算法的效果，并与其他三维人脸重建算法做对比。实验结果表明，本文提出的算法在有遮挡人脸图像的去遮挡I摘要和三维重建方面有较好的效果。关键词：三维人脸重建，卷积神经网络，去遮挡，自编码器，数据集IIAbstractABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofscienceandtechnologyandthecontinuousimprovementofpeople’slivingst