基于形變模型的三維人臉合成及應(yīng)用研究.pdf

1、分類(lèi)號(hào)TP391題Y891195單位代碼：學(xué)號(hào)：密級(jí)：10005B200207001公開(kāi)北京工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文并列英文MoRPⅡABLEMODELBASED3DFACE題目曼盟塾娶星蘭曼△壘坐亙!曼△呈￡墜曼￡△!里Q盥研究生姓名：王盛重專(zhuān)業(yè)：鹽篡擔(dān)厘周堇盔導(dǎo)師姓名：翌塞莖研究方向：查籃監(jiān)信顯蘧盎職稱(chēng)：熬援論文報(bào)告提交日期2Q逝生2且學(xué)位授予日期——授予單位名稱(chēng)和地址j￡壺王業(yè)走生韭塞直勇田匡塹國(guó)!業(yè)呈lQQQ22北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士

2、學(xué)位論文(3)兼容于MPEG4的三維人臉動(dòng)畫(huà)面向真實(shí)感三維人臉合成，研究基于三維人臉主動(dòng)形變模型(3D—AMM)的人臉動(dòng)畫(huà)。MPEG一4提供了一套以FDP和R廿為參數(shù)的三維人臉動(dòng)畫(huà)方法，這種人臉動(dòng)畫(huà)實(shí)現(xiàn)方法通用性強(qiáng)，數(shù)據(jù)量小，運(yùn)算復(fù)雜度低。但是，MPEG4僅為三維人臉動(dòng)畫(huà)提供了一種框架，對(duì)于具體模型和具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)并沒(méi)有給出解決方案。本文主要基于三維人臉主動(dòng)形變模型(3DAMM)和MPEG4提供的人臉動(dòng)畫(huà)準(zhǔn)則，研究兼容于MPEG4的三維人

3、臉動(dòng)畫(huà)方法。基于上面幾個(gè)方面的深入研究，本文主要在以下幾個(gè)方面取得了一定突破和進(jìn)展，獲得了一定研究成果。1提出了基于紋理映射的三維人臉紋理改善方法針對(duì)大規(guī)模三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)(BⅢT3DFaceDatabase)中原始三維人臉紋理數(shù)據(jù)與相同環(huán)境光照條件下的真實(shí)紋理之間差異較大的問(wèn)題，本文提出了一種基于紋理映射的三維人臉紋理改善方法。通過(guò)采樣獲取紋理數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)分析中曲線擬合與線性回歸的方法建立掃描得到的紋理空間到真實(shí)紋理空間的紋理映射關(guān)系

4、，有效地解決了cyberwareLa：serSc鋤er掃描獲取的原始三維人臉紋理失真的問(wèn)題，提高了三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量。2提出了基于均勻網(wǎng)格重采樣和網(wǎng)格簡(jiǎn)化(Unifo衄MeshRes鋤plingCombined塒t11MeshSimpl礪cation，UMRMS)相結(jié)合的三維人臉對(duì)齊方法原型三維人臉之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的對(duì)齊是建立形變模型的基礎(chǔ)和關(guān)鍵問(wèn)題，本文提出了一種基于均勻網(wǎng)格重采樣和網(wǎng)格簡(jiǎn)化相結(jié)合的三維人臉對(duì)齊方法(uMRMs)。首先采用

5、統(tǒng)一的格式將原型三維人臉?lè)制?，然后在每個(gè)面片上進(jìn)行均勻網(wǎng)格重采樣。對(duì)重采樣后的三維人臉，在全局誤差準(zhǔn)則的條件下進(jìn)行網(wǎng)格簡(jiǎn)化，最后得到具有相同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的由較少數(shù)目的頂點(diǎn)和三角面片構(gòu)成的三維人臉，三維人臉之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的對(duì)齊由對(duì)應(yīng)分片的對(duì)齊自然而然的建立起來(lái)。新的對(duì)齊方法很好地解決了三維人臉之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的對(duì)齊問(wèn)題，同時(shí)降低了表示一個(gè)三維人臉?biāo)璧木W(wǎng)格頂點(diǎn)數(shù)和三角面片數(shù)。3提出了三維人臉主動(dòng)變形模型(3DActiveMorphableModel，3