帶運(yùn)動模糊的三維動態(tài)人臉重建.pdf

1、如何生成高精度真實(shí)感三維人臉動畫是計算機(jī)圖形學(xué)和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重點(diǎn)研究課題。當(dāng)前三維人臉動畫建模技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域十分廣闊，包括影視制作、人臉識別、虛擬現(xiàn)實(shí)以及游戲等多個方面。
　　現(xiàn)有的三維人臉動畫重建方法大多基于高質(zhì)量的圖像序列，很少考慮到運(yùn)動模糊對重建的影響。本文基于對運(yùn)動模糊現(xiàn)象的觀察及研究嘗試解決這一問題。
　　本文基于一系列現(xiàn)有的被動式人臉動畫重建算法提出了一個基于模糊感知的三維人臉動畫重建系統(tǒng)。首先我們參考目前

2、效果最好的基于雙目匹配的靜態(tài)人臉重建方法求取每一幀圖片對應(yīng)的幾何模型;為獲得人臉表情的運(yùn)動情況，我們計算圖片序列的光流，并且利用3D模型頂點(diǎn)與2D圖片像素的投影關(guān)系傳播網(wǎng)格模型的幾何拓?fù)?，建立全對?yīng)網(wǎng)格序列;接著，為增強(qiáng)人臉模型的真實(shí)感，我們根據(jù)RGB圖片信息對網(wǎng)格模型進(jìn)行細(xì)節(jié)擬合以生成毛孔級的細(xì)節(jié)效果;最后為了減弱網(wǎng)格模型序列在播放過程中出現(xiàn)的“閃爍”現(xiàn)象，我們采用雙邊濾波算法對網(wǎng)格序列進(jìn)行平滑操作。
　　在網(wǎng)格傳播這一步中，我

3、們提出了基于模糊感知的正則化算法。首先我們根據(jù)像素在時序上的梯度變化檢測出運(yùn)動模糊區(qū)域，并根據(jù)梯度變化的程度為網(wǎng)格模型頂點(diǎn)賦予不同的模糊值，基于此模糊值對網(wǎng)格模型采用適應(yīng)性的正則化方法，即對模糊程度不同的頂點(diǎn)賦予不同的正則化權(quán)值。基于模糊感知的正則化算法在糾正了運(yùn)動模糊區(qū)域幾何錯誤的同時也較好地保持了原先幾何模型的細(xì)節(jié)特征。
　　在為網(wǎng)格模型添加毛孔級細(xì)節(jié)的時候，我們發(fā)現(xiàn)運(yùn)動模糊區(qū)域的像素真實(shí)性完全遭到破壞，無法根據(jù)其梯度為網(wǎng)格模