多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法
专利汇可以提供多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种多模态信息结合的多 姿态 三维人脸面部五官标志点 定位 方法，用于解决现有的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法对姿态鲁棒性差的技术问题。技术方案是采用多模态信息结合进行三维人脸面部五官标志点定位，借助二维图像中五官结构轮廓清晰和三维人脸模型中五官标志区域凹凸分明的优势，能够不用预先对人脸模型的姿态进行估计和补偿，从而对姿态有着较强的鲁棒性，对 正面 三维人脸模型的五官标志点平均定位准确率达到98.5％，对姿态变化较小人脸模型，定位准确率由背景技术的88.3％提高到91.6％；对于姿态变化较大的人脸模型，本发明具有显著的优越性，定位准确率由背景技术的57.5％提高到73.5％。，下面是多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法专利的具体信息内容。
1.一种多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方法，其特征在于包括下述步骤：
(a)对人脸二维纹理图像进行特征点检测，将每幅人脸二维纹理图像对由前视位置绕相机光轴方向变化产生的图像形变失真进行精确仿真，倾斜转换度由定向的t子采样，仿真图像依照 进行φ旋转，在x方向采用标准偏差 的高斯函数对图像进行卷
积操作，c＝0.8；式中，φ是相机经度角，θ是相机纬度角；
对形变变量通过相机经度角φ和相机纬度角θ调节；
采用相似度不变匹配方法对所有仿真图像进行比较，提取出的特征点中抽取最具有代表性的五官特征描述点；
(b)将人脸二维纹理图像中检测出的五官特征点数据U＝{ui∈R2：i＝1，2，…，N}，R2表示二维数据空间，根据相应关系映射到三维人脸模型中；二维图像中非人脸区域内检测出的特征点在三维人脸数据中对应点的特征值为0，即非人脸区域，将非人脸区域点从三维人脸数据中剔除；对三维人脸模型数据集P{pi，i＝1，2，...，N}中的每一个顶点pi，计算由最大曲率 和最小曲率 表示的三维人脸五官区域凹凸变化的结构描述信息脊线lridge和谷线lvalley：
作为人脸五官的局部突变点集；式中，kthresh1、kthresh2分别为局部区域的门限曲率，由遗传算法计算得出，得到人脸五官区域位置的脊线lridge和谷线lvalley；
(c)Step1：分别对不同姿态三维人脸数据集Mf和Mnf的突变点集合PF|markf和PF|marknf中的每一个标志点piF|markf，pj，F|marknf，建立形状编码，并比较Mf和Mnf特征点对间的约束关系Step2：对R建立的点对约束，计算PF|markf和PF|marknf各点的匹配误差D(pi，F|markf，pj，F|marknf)，统计出偏差阈值τ；
Step3：去除PF|markf和PF|marknf中误差值大于偏差阈值τ的点，建立新的集合PF|markf′和PF|marknf’，转Step2，若相邻两次阈值差小于给定误差值，迭代结束；
Step4：PF|markf′和PF|marknf′即是相应人脸数据模型中的五官标志点。
多模态信息结合的多姿态三维人脸面部五官标志点定位方
法
技术领域
背景技术
发明内容
N}，R 表示二维数据空间，根据相应关系映射到三维人脸模型中；二维图像中非人脸区域内检测出的特征点在三维人脸数据中对应点的特征值为0，即非人脸区域，将非人脸区域点从三维人脸数据中剔除；对三维人脸模型数据集P{pi，i＝1，2，...，N}中的每一个顶点pi，计算由最大曲率 和最小曲率 表示的三维人脸五官区域凹凸变化的结构描述信息脊线lridge和谷线lvalley：
f nf f
f nf
具体实施方式
＝(xj，yj，zj)∈R ：j＝1，2，…，M}存在映射关系，记为Ψ：ui→vj， R，
3
R 分别表示二维、三维数据空间。将二维图像的特征点向三维空间进行映射，二维图像中非人脸区域内检测出的特征点在三维人脸数据中对应点的特征值为0，即非人脸区域，由此可以将非面部区域点从三维人脸数据中自动剔除。
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