基于ASIFT算法和雙目立體視覺的人臉三維重建.pdf

1、人臉三維重建在人臉識別、醫(yī)學(xué)手術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用，也是計(jì)算機(jī)視覺研究的熱點(diǎn)課題，具有重要的學(xué)術(shù)研究意義?；陔p目立體視覺原理的人臉三維重建，僅需要兩幅不同角度的圖像就能重建，是一種比較普遍適用的方法。其基礎(chǔ)是特征提取與匹配算法，目前常用SIFT（尺度不變特征變換）算法。但在視角變化大時，SIFT的匹配率不高。為了提高匹配率，本文用Matlab實(shí)現(xiàn)具有仿射不變性的Affine-SIFT（仿射尺度不變特征變換）算法來提取人臉圖

2、像的特征并匹配，再根據(jù)雙目立體視覺的原理求解成像模型參數(shù)，得到稠密的三維點(diǎn)云，最終建立三維人臉模型。本文主要的理論基礎(chǔ)是雙目立體視覺的原理，以及SIFT特征提取與匹配算法的原理和算法步驟。本文主要的研究工作是研究ASIFT算法的原理并用Matlab實(shí)現(xiàn)，使用兩幅圖像重建人臉三維模型，還將ASIFT和SIFT的匹配結(jié)果進(jìn)行對比，分析各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。
　　其中，本文使用Matlab來實(shí)現(xiàn)ASIFT算法的每一個步驟，特別是ASI

3、FT算法比SIFT算法多了的部分:經(jīng)緯度模擬，坐標(biāo)變換，剔除邊界特征點(diǎn)，以及合并匹配對，等等。除此之外，還針對ASIFT算法獨(dú)有的相似特征點(diǎn)多、有邊界特征點(diǎn)、匹配量大、匹配對重復(fù)等細(xì)節(jié)問題，發(fā)揮Matlab的矩陣表示、結(jié)構(gòu)體數(shù)組、并行運(yùn)算等特性，在保持原來的計(jì)算精度下，一定程度上優(yōu)化了ASIFT算法的計(jì)算速度和內(nèi)存占用。
　　實(shí)驗(yàn)最終得到的三維人臉模型，具有足夠高的精度和準(zhǔn)確度，符合一般的實(shí)用要求。從而證明，對于圖像成像視角變化大

4、的人臉三維重建，相比常用的SIFT算法，用ASIFT算法來特征提取和匹配，匹配結(jié)果更好，三維重建效果更佳，也就是說ASIFT算法更加適用于人臉三維重建。
　　采用ASIFT算法和雙目立體視覺后，對相機(jī)的成像位置、拍攝角度和取景范圍都要求不高，降低了操作難度，靈活性很高，拓寬了人臉三維重建的應(yīng)用范圍。對于文物、動物、室內(nèi)場景等三維重建，視角變化大的情況也可以套用本文的方法。另外，本文的工作還為ASIFT算法提供具體的應(yīng)用場景，將原來