從視頻序列中重建三維人臉技術(shù)的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、多媒體技術(shù)的發(fā)展，尤其是虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展，用計(jì)算機(jī)打造一個(gè)虛擬世界已經(jīng)不再是夢(mèng)想。人們?cè)絹?lái)越期盼能將自己融入虛擬世界之中，感受身臨其境的體驗(yàn)。為了達(dá)到這一目標(biāo)，需要很多相關(guān)技術(shù)。其中，通過(guò)普通攝像設(shè)備重建人臉是這一應(yīng)用的重要基礎(chǔ)之一。 本文從單目攝像機(jī)拍攝的以人臉為主體的視頻序列中重建人臉模型。 整個(gè)重建過(guò)程主要分為三個(gè)部分：特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)匹配、三維重建。 本文用低閾值的Plessy

2、算子提取角點(diǎn)，并提出對(duì)其結(jié)果采用ScaleMap的方法來(lái)減少數(shù)量。實(shí)驗(yàn)顯示，本文的方法在保證特征點(diǎn)稠密分布的前提下，能減少近一半數(shù)量的特征點(diǎn)。 特征點(diǎn)匹配是對(duì)前后幀中提取的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。本文結(jié)合光流和特征區(qū)域匹配方法的優(yōu)點(diǎn)，先用光流算法對(duì)前一幀的特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，估計(jì)其在后一幀中的大致位置。然后用ZNCC 方法來(lái)評(píng)估特征點(diǎn)的匹配程度，并在小范圍內(nèi)調(diào)整特征點(diǎn)位置。本文方法在保證特征點(diǎn)精度的同時(shí)提高了特征匹配的速度。三維重建是通過(guò)極