基于SFM算法的三维人脸模型重建

被引：14

作者：

王琨

郑南宁

机构：

[1] 西安交通大学人工智能与机器人研究所

[2] 西安交通大学人工智能与机器人研究所西安

来源：

计算机学报 | 2005年 / 06期

关键词：

三维重建; SFM算法; 三维视觉; 径向基函数; 图像拼接;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种根据两幅正面人脸图像和一幅侧面图像重建人脸三维模型的算法.该算法主要包括4个步骤:寻找匹配点;采用SFM算法计算出特征点的三维坐标,并组成稀疏的三维网格结构;采用分步紧支撑径向基函数进行三维插值,得到三维模型;最后根据多分辨图像拼接算法生成纹理图像并将其映射到三维模型上,从而增强真实感.与其它算法相比,该算法最大的不同之处在于匹配点的寻找.匹配点的准确与否直接影响SFM算法结果的正确性.许多寻找匹配点的算法如角点匹配算法,在处理人脸图像时得到的结果并不稳定.这是因为人脸图像上包含了许多低纹理和重复纹理区域.大多数算法将代表人脸结构基本特征的基准模型运用在重建过程的最后一步,通过三维逼近运算,得到最终的重建模型.而该算法将反映人脸共性特征的几何对称性和规律性运用到匹配点的寻找中,能够快速准确地找出SFM算法需要的匹配点.用户使用普通照相机拍摄到的图像经本算法的处理后就可以得到相应的三维人脸结构.

引用

页码：1048 / 1053

页数：6

共 18 条

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