专利汇可以提供一种非线性三维人脸的建模方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种重建效果更好的非线性三维人脸的建模方法,包括非线性三维人脸的建模方法,包括(1)从已有人脸 数据库 中分别选取三维样本和二维样本,作为训练样本集,并对这些样本实施规格化操作;在训练阶段,将二维、三维训练样本集按照身份信息进行 配对 ,使得这两组样本集中的样本按照身份信息相互对应;(2)以这两组对应样本集为 基础 训练各自的投影矩阵,使得不同维度的样本投影后具有最大的相关性;(3)在重建阶段,对于输入的二维人脸图像,对其进行规格化处理,在二维训练样本集的子空间进行投影,根据相关性距离选取与其相关度高的三维样本,基于这些 选定 的三维样本构建三维人脸形变模型,并将其与输入图像进行匹配来实现三维人脸样本重建。,下面是一种非线性三维人脸的建模方法专利的具体信息内容。
1.一种非线性三维人脸的建模方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)从已有的人脸数据库中分别选取三维样本和二维样本,作为训练样本集,并对这些样本实施规格化操作;在训练阶段,将二维训练样本集与三维训练样本集按照身份信息进行配对,使得这两组样本集中的样本按照身份信息相互对应;
(2)以这两组对应样本集为基础训练各自的投影矩阵,使得不同维度的样本投影后具有最大的相关性;
(3)在重建阶段,对于输入的二维人脸图像,首先对其进行规格化处理,然后在二维训练样本集的子空间进行投影,根据相关性距离选取与其相关度高的三维样本,基于这些选定的三维样本构建三维人脸形变模型,并将其与输入图像进行匹配来实现三维人脸样本重建。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(1)包括以下分步骤:
(1.1)从已有的人脸数据库中选取三维样本集和二维样本集;
(1.2)三维样本集和二维样本集按照身份信息对应;
(1.3)对三维样本和二维样本进行规格化操作。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤(1.3)包括:对三维样本规格化:使用交互的方式获取三维样本瞳孔之间的位置,计算所有三维样本的瞳孔间的距离,以这些距离的平均值为标准对所有三维样本进行尺度对齐,以眉心点为标准对所有三维样本进行平移对齐;对二维样本规格化:使用交互的方式获取二维样本瞳孔之间的位置,计算所有二维样本的瞳孔间的距离,以这些距离的平均值为标准对所有二维样本进行尺度对齐,以眉心点为标准对所有二维样本进行平移对齐。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤(2)包括以下分步骤:
(2.1)计算二维样本与三维样本的均值向量;
(2.2)将所有样本减去各自对应的均值向量;
(2.3)以相关性公式为目标函数,对其求最大值优化,在目标函数最大化时求出二维样本和三维样本对应的特征向量,其中相关性公式为:
其中X代表二维样本集,Y代表三维样本集,X的投
影基向量是Wx,Y的投影基向量是Wy;
(2.4)在优化目标的约束下使得投影后的向量具有最大的相关性。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,步骤(3)包括以下分步骤:
(3.1)输入二维人脸图像;
(3.2)规格化该人脸图像;
(3.3)在二维样本的子空间进行投影;
(3.4)计算步骤(3.3)的投影与三维样本投影向量的相关性;
(3.5)根据所有距离的方差确定所选三维样本的范围;
(3.6)基于所选三维样本构建形变模型;
(3.7)将构建的形变模型与输入图像进行匹配;
(3.8)使用粒子群算法进行模型优化,实现三维人脸样本重建。
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