一种基于单幅图像的非线性三维人脸建模方法

摘要

本发明公开了一种在三维人脸数据库的支撑下从单幅图像中非线性构建三维人脸模型的方法。它首先根据输入图像提取一组特征点；然后根据人脸库中的平均人脸模型，自动估计输入图像中头部姿势参数；姿势恢复以后，它根据一个相似度度量函数为给定人脸图像在三维人脸库中确定一个邻域，邻域的大小通过交叉验证算法来自适应的确定；通过邻域插值算法合成个性化三维人脸模型；最后通过提取的特征点求解纹理映射。本发明可以得到高精度的三维人脸动画，在不同的实验条件下应用到各种单幅图像合成三维模型，保证人脸动画的真实感，同时避免了对人脸缝隙区域进行手工划分的繁琐，提高了人脸动画的制作效率，生成三维人脸模型计算过程相对迭代算法更加稳定和高效，同时生成三维人脸模型具有纹理信息，能够实时生成具有真实感的高精度三维人脸动画。

主权项

1、一种基于单幅图像的非线性三维人脸建模方法，其特征在于包括如下步骤：1)给定一副人脸图像，标记预定义特征点；2)基于特征点和参照模型，图像中的头部姿态被自动恢复；3)根据定义的相似度函数，为人脸图像在三维人脸空间中找到局部邻域；4)采用基于邻域的最优化方法进行三维人脸重建，用径向基函数网络从给定图像推断三维人脸模型，径向基函数网络输入是二维像素位置，输出三维空间坐标；5)通过提取的基于图像的特征点坐标计算纹理坐标，选择用径向基函数网络从三维坐标映射到纹理坐标的函数，给定一组三维模型上的特征顶点和纹理坐标，中间点的纹理坐标可以通过散乱数据插值得到，生成三维人脸模型的纹理映射。