一种基于3D人脸模型的摄像监控人脸样本扩充方法
专利汇可以提供一种基于3D人脸模型的摄像监控人脸样本扩充方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及人脸样本扩充和 人脸识别 领域，具体的说是涉及一种摄像监控人脸样本扩充方法。本发明使用3D人脸用用模型，在只有一张 正面 人脸照片的 基础 上，合成其他视 角 的人脸照片，很好的解决了摄像监控人脸样本缺少、识别率低的问题。通过在合成人脸数据集上训练的 深度神经网络 可以获得很好的摄像监控人脸识别性能。，下面是一种基于3D人脸模型的摄像监控人脸样本扩充方法专利的具体信息内容。
1.一种基于3D人脸模型的摄像监控人脸样本扩充方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
步骤1、人脸预处理：人脸检测、裁剪，并缩放到标准坐标系，使其能与3D模型匹配为准；
步骤2、人脸特征点检测、投影矩阵估计：
使用人脸特征点检测算法检测68个特征点(xk,yk)，k＝1,2,...,68，3D人脸模型上的3D特征点坐标为(Xk,Yk,Zk)，假设3D特征点在相机中的坐标为(Uk,Vk,Wk)，则对应关系为：
其中，R为旋转矩阵(3x3)，t为平移向量(3x1)，fx,fy表示相机x,y方向的焦距，cx,cy表示相机的光学中心，A即相机的内参矩阵，s为尺度因子；设定忽略尺度因子，给定相机内参矩阵A，可得到旋转矩阵R和平移向量t，进而得到投影矩阵C＝A[R t]；
步骤3、分离3D模型投影到2D图片的人脸区域：
首先通过投影矩阵C将3D模型坐标点(Xk,Yk,Zk)投影到2D平面坐标点(xk,yk)：
(xk,yk)T＝C*(Xk,Yk,Zk)T
由3D模型的人脸区域的索引，分别得到2D平面人脸区域和背景区域的坐标值和对应的索引，进而可以分离出人脸和背景；
步骤4、合成固定视角人脸照片IR：
由给定的3D人脸模型，通过指定参考投影矩阵CM＝AM[RM tM]来产生该模型固定角度的合成渲染视图；其中，AM是相机内参矩阵，[RM tM]是由旋转矩阵RM和平移向量tM组成的矩阵；
通过选择旋转矩阵和平移向量来产生模型的固定视角的视图，作为参考视图IR，由步骤3，可以得到参考视图IR的人脸区域的背景区域，具体为：
在产生参考视图IR时，为参考视图的每个像素点p'存储该像素点位于3D模型表面上点的3D坐标P＝(X,Y,Z)T，其中，p'＝CMP，pi'是由位于3D模型表面的坐标点Pi＝(Xi,Yi,Zi)T通过投影矩阵CM投影而来；令pi＝(xi yi)T是输入照片IF的人脸特征点；
同样，可以通过投影矩阵CQ来产生输入人脸照片IF的每个像素点的坐标pi＝(xi yi)T；IF和参考视图IR对应像素点是通过3D模型中相同位置的3D坐标点投影产生；
通过双线性插值，采样输入人脸照片IF中像素点p处的强度，然后将采样的强度分配给新的视图中的相应像素点p'，重映射后合成固定视角的人脸照片IR。
一种基于3D人脸模型的摄像监控人脸样本扩充方法
技术领域
背景技术
发明内容
附图说明
具体实施方式
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