一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案
专利汇可以提供一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本方案设计的人脸 三维重建 过程包括图像获取、 人脸检测 、人脸一般模型的建立、特征点提取、模型调整以及 皮肤 的纹理映射等。通过调用摄像头采集视频获取人脸 图像序列 ，经过人脸检测，判断图像中是否包含单个人脸图像，若包括则提取人脸特征点，采用对标准模型形变的人脸三维重建的方法，并将序列图像后一 帧 对前一帧的PC A补偿量按其权系数不断融入PCA系数中， 迭代 更新二维人脸的PCA系数，结合摄像机的空间投影变换关系获得三维模型的形变系数以重建三维模型的形状和 颜色 。同时，将序列图像每一帧中人脸可见 像素 点的纹理坐标数据存储在Isomap特征矩阵中并按照其权重求和，根据二维与三维人脸特征点的对应关系并利用反向变换法完成皮肤的纹理映射。，下面是一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案专利的具体信息内容。
1.一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于：图像获取、人脸检测、特征提取、人脸的一般模型的建立、人脸三维重建。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于所述图像获取包括：
(1)图像的灰度变换：对人脸图像进行灰度变换的过程即将原始图像的像素颜色分量经灰度变换后，对像素点赋予相应其灰度值，实现图像的灰度变换；
(2)图像的尺度变换：采用具有时间复杂度低且有一定的低通滤波性的特点双线性插值算法，对图像进行尺度变换；
(3)图像的滤波：采用中值滤波的方法，过滤掉原始采集图像中噪声，且较好的保留图像的边缘信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于所述人脸检测，本设计在采用Haar特征检测人脸的基础上，依据Adaboost算法实现人脸分类器的训练以检测人脸。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于所述特征提取，为了提高特征点的检测效率，本设计对检测到的人脸图像提取特征点时采用ASM算法，通过建立全局形状模型和局部纹理模型，利用ASM算法对样本进行训练，首先对数据集进行标签的标定与建立，再进行模型的训练与数据的匹配。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于所述特征提取中全局形状模型和局部纹理模型的建立，将边缘处的拐角点、边缘点或T型连接点及相应连线上的等间距中间点选择为特征点，利用PCA算法对数据降维并提取模型形状向量的主成分建立全局模型；在第 个训练样本中选第j个标定点并以此为中心，在其相邻的两点的连线上作垂线，在垂线方向上的内外各取k个点，将该点的灰度信息设置为上述点的灰度值，求取其相应梯度并对梯度进行归一化处理得到局部纹理模型。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于所述人脸的一般模型的建立，在本设计中采用疏密程度为非均匀型的三角形网格模型进行人脸的三维重建，非均匀的疏密程度体现在：人脸曲率变化较大之处（如眼睛、鼻翼等区域）三角形顶点分布相对密集；在人脸曲率变化较小之处（如额头、脸颊等区域）三角形顶点分布稀疏。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案，其特征在于所述人脸的三维重建是一种基于改进的PCA算法人脸的三维重建包括：
(1)模型调整：本设计采用基于模型形变的三维重建法，以改进的PCA算法重建三维人脸的形状和颜色，首先将二维人脸图像与形变模型面部对准，利用PCA算法提取二维人脸特征点的PCA特征向量，然后经过不断地迭代优化并结合空间投影变换得到调整三维人脸模型的PCA形变系数以恢复人脸的三维形状与颜色；(2)纹理映射：本设计采用等距映射Isomap算法对面部纹理信息进行非线性降维并将纹理坐标信息存储在Isomap矩阵中，通过加权平均Isomap算法进行级联优化不断叠加，最后根据二维人脸图像点与重建三维点的对应关系并利用空间变换法来实现纹理信息的映射。
一种基于图像序列的模型形变人脸三维重建方案
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具体实施方式
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