SICP配準(zhǔn)的三維人臉建模研究.pdf

1、傳統(tǒng)的三維人臉建模方法在模型的建立效果、是否可以達(dá)到實(shí)時(shí)以及計(jì)算復(fù)雜度等方面還存在很大的不足?；贙inect的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。該方法是基于結(jié)構(gòu)光的原理，而且造價(jià)便宜，一般的用戶都可以使用該設(shè)備來(lái)建立模型。與其它建模方法相比，該方法在建模效果、實(shí)時(shí)性等方面都有比較好的表現(xiàn)。本文的研究工作圍繞基于Kinect的三維人臉建模方法展開，針對(duì)這一方法存在的不足和問題進(jìn)行了深入探討和研究。主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下

2、:
　　1.本文首先概述了三維人臉建模的研究背景、意義以及國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，對(duì)現(xiàn)有的三維人臉建模方法做了分類總結(jié)，詳述了主動(dòng)式建模方法和被動(dòng)式建模方法以及其中所用的算法，重點(diǎn)研究了稀疏迭代最近點(diǎn)在三維人臉建模方法中的應(yīng)用。
　　2.針對(duì)由Kinect獲得的深度圖不僅含有大量噪聲且缺失嚴(yán)重，加之傳統(tǒng)迭代最近點(diǎn)算法和對(duì)傳統(tǒng)迭代最近點(diǎn)的改進(jìn)算法都不能很好地處理這些問題，導(dǎo)致圖像配準(zhǔn)精度降低，進(jìn)而影響建模的質(zhì)量。本文使用稀疏迭代最近