基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够，导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题，提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先，通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进，以提高三维人脸模型的表达能力；然后，基于人脸光滑性和图像相似性，在特征点和像素层面提出新的损失函数，并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型；最后，通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明，对于三维人脸重建任务，所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差；对于密集人脸对齐任务，所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比，所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片，该网络模型的重建准确，鲁棒性好，且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。     

基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够,导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题,提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先,通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进,以提高三维人脸模型的表达能力;然后,基于人脸光滑性和图像相似性,在特征点和像素层面提出新的损失函数,并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型;最后,通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明,对于三维人脸重建任务,所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差;对于密集人脸对齐任务,所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比,所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片,该网络模型的重建准确,鲁棒性好,且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。     

基于人脸部件掩膜的自监督三维人脸重建

三维人脸重建旨在从二维人脸图片中恢复出三维人脸模型。自监督三维人脸重建能够缓解三维人脸数据缺乏的问题,因此成为了近年来的研究热点。现有的自监督方法通常聚焦于使用全局监督信号,对人脸的局部细节关注不足。为了更好地恢复出细节生动的精细化三维人脸,提出了一种基于人脸部件掩膜的精细化三维人脸重建方法,该方法在不需要任何三维人脸标注的情况下,可以重建出精细化三维人脸。其主要思想是在二维图片一致性损失、图片深层感知损失等基本损失函数上,通过人脸部件掩膜,给予人脸区域精细化约束,并对人脸部件掩膜进行自监督约束,从而提高重建的三维人脸局部的准确性。在AFLW2000-3D和MICC Florence数据集上进行了定性以及定量实验,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于形变模型的多视图三维人脸重建

本文提出了基于形变模型的多视图三维人脸重建方法,将人脸形变模型与同一人脸在不同视点下的多幅图像进行匹配,从而重建出具有较强真实感的三维人脸模型。本文将对基于形变模型的多视图三维人脸重建方法进行详细的阐述,并把实验结果与单视图重建出的三维人脸模型进行了对比,从而体现出多视图重建的优势所在。     

基于单张人脸图像三维形状模型重建

在人脸图像识别优化的研究中,针对由单张人脸图像重建三维模型时对人脸图像姿态存在要求的问题,为了提高识别精度,提出基于单张人脸图像姿态预估计和主成分分析(PCA)的形状模型重建算法.首先由三维姿态估计方法得到人脸姿态,并建立人脸形状模型样本库,然后通过选取的特征点,利用主成分分析进行三维人脸形状模型的重构,最后利用径向基函数(RBF)变换和特征点坐标精确调整三维人脸形状模型,并进行仿真.仿真结果表明,重构的三维人脸形状模型效果良好,提高了精度,对有旋转姿态的人脸图像和特征点定位误差也有很好的鲁棒性.     

从多张非标定图像重建三维人脸

为了在人脸动画中方便地重建真实感强的三维人脸模型,提出一种从多角度、非标定图像重建三维人脸的方法.首先利用一种基于规则网格变形的模型归一化方法建立人脸形变模型;然后分别在5幅人脸图像上手动标注不超过14个关键点,通过拟合图像上的关键点重建个性化的人脸几何形状;最后从每个角度渲染出一幅形状无关纹理,并将5幅形状无关纹理融合成一幅平滑的纹理图像.重建结果显示,该方法能在较少的手动交互的情况下重建出具有真实感的个性化人脸模型.     

基于深度学习的单幅图像三维人脸重建研究综述

在计算机视觉领域中,三维人脸重建是一个具有研究价值的方向,高质量地重建出三维人脸在人脸识别、防伪、游戏娱乐、影视动画和美容医疗等领域具有重要的意义.近二十年来,虽然基于单幅图像的三维人脸重建领域已经取得很大的进展,但使用传统算法进行重建的结果仍会受到人脸表情、遮挡、环境光的影响,并且会出现重建效果精度不佳和鲁棒性不足等...     

基于特征分块的三维人脸重建和识别

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷,提出一种基于特征分块的三维人脸重建算法,并将此算法应用到三维人脸识别中,实现了基于特征分块的加权三维人脸识别。首先,利用基于平面模板的非均匀重采样法对原始数据进行归一化;其次,采用主动形状模型(ASM)算法对三维人脸和二维人脸图像进行特征定位和特征分块;然后,利用基于分块主元分析(PCA)的稀疏形变模型算法实现每个人脸分块的三维重建;最后,实现了此算法在三维人脸识别中的应用。实验表明,此重建算法具有较高的精度和重建效率,还可以达到全局最优,并且可以提高三维人脸的识别率。     

基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建

利用单幅二维图像进行三维人脸重建是图像处理研究领域的热点问题.受深度卷积神经网络(CNN)和三维形变模型(3DMM)的启发,提出一种采用CNN回归3DMM形状和表情参数的方法,进行三维人脸重建.在CNN模型VGG-16的基础上设计一种VGG-BN的改进网络模型,通过在每个卷积层后加入批归一化层,优化网络模型性能;并采用...     

图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法

针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现三维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的三维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了三维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果.     

面向医疗整容的三维人脸重建与编辑系统

针对医疗整容领域中客户在术前无法直观感受术后整容效果的问题,提出了面向医疗整容领域的三维人脸重建与编辑系统.该系统首先对用户上传的图片进行特征点标记,然后结合三维形变模型(3D morphable model,3DMM)对输入图像进行对齐,接着将处理后的图像输入预先训练好的三维人脸重建网络中,便可得到输入图像所对应的三维人脸模型.系统对此模型进行加载渲染后,用户可以对模型的脸颊、鼻梁和下巴进行编辑以达到模拟整容的效果,之后可对模型进行保存并查看诊断结果.最后,对重建效果、整形效果和诊断结果可靠性进行测试.实验结果表明,该系统对中青年人脸的重建效果好,重建模型与输入图片相似度高;对模型整形后的部位依然保持平滑自然,达到了模拟整容的效果;在给定正确的人脸尺寸后,诊断结果给出的整形建议在毫米级范围内,说明了整形结果具有较高的可靠性.     

基于形变模型的三维人脸重建方法及其改进

形变模型（morphable model）是近几年出现的三维人脸建模新方法．该方法使用原型人脸的组合表示新的人脸,对于特定人脸图像,通过模型匹配实现了三维人脸的自动重建．虽然形变模型具有自动化、真实感好等优点,但现有形变模型的建立依赖于不稳定的人脸图像对应光流算法,模型匹配只考虑了一般光照环境下的人脸重建问题,且建模计算量大．针对以上问题,文章对形变模型进行了改进：提出了网格重采样的方法,实现了模型人脸数据的精确对应;建立了多分辨率的三维人脸模型;在模型匹配过程中采用了多光源光照模型,使模型可适用于复杂光照环境下的人脸重建．实验结果表明,上述改进可以有效提高模型匹配的效率和准确性以及模型对光照的适应性．     

弱监督分层深度学习的车辆识别算法

针对已有分类器在结构形式和训练方法的不足,构建了一个以二维深度置信网络（2D deep belief networks,2D DBN）为架构的弱监督分层深度学习车辆识别算法。首先,将传统一维的深度置信网络(Deep belief networks,DBN)扩展成2D-DBN,并构建相应分类器结构,从而能够直接以二维图像像素矩阵作为输入; 其次,在传统无监督训练的目标函数中,引入了一个具有适当权重的判别度正则化项,将原有无监督训练转化为带有较弱监督性的弱监督训练方式,从而使提取的特征较传统无监督特征更具判别性。多组对比实验表明,本文所提算法在识别率等指标上要优于已有深度学习算法。     

基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之-,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMU PIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性     

BJUT-3D三维人脸数据库及其处理技术

BJUT-3D是目前国际上最大的中国人的三维人脸数据库,其中包括经过顸处理的1200名中国人的三维人脸数据,这一数据资源对于三维人脸识别与建模方面的研究有重要意义.首先介绍了BJUT-3D数据库的数据获取条件、数据形式,并针对数据库建立过程中数据预处理技术进行了讨论.最后作为数据库的直接应用,进行了多姿态人脸识别和人脸姿态估计算法的研究.实验结果证实,该算法具有良好的性能.     

基于深度学习的单视图三维重建

单视图三维重建在计算机视觉领域中是一个具有挑战性的问题.为了提升现有三维重建算法重建后三维模型的精度,本文除了提取图像全局特征之外还提取图像局部特征,结合全局特征和局部特征并选取SDF (signed distance function)作为重建后的三维物体表达方式,不仅提高了模型的精度,生成了更高质量的3D形状,还增强了模型的泛化能力,使得深度模型可以以较高质量重建出其他物体种类.实验结果表明,本文提出的深度网络结构和3D形状表示方法与当今最先进的重建算法相比,无论在重建后三维模型的效果还是新型物体的泛化中都有更好的表现.     

一种基于变形和监督式学习的三维表情生成方法

提出一种基于变形和监督式学习的三维表情生成方法。该方法为一个已有的三维表情样本集建立对应性,并将其转化到某种向量空间表示法中,从而得到一个能模拟任意表情的可变形模型。同时,用各种样本表情来训练一种监督式学习器,使其学会各种表情之间的相关性。根据这种相关性,从一个新样本的某种表情出发进行转换,可以得到对应于该样本的其它表情。     

基于渐进对抗学习的弱监督目标定位

针对实际应用中大量数据集缺乏精细位置标注的问题,提出了一种基于渐进对抗学习的弱监督目标定位算法.具体来说,针对数据集噪声造成训练困难的问题,引入自步学习对训练数据按由简到难的原则进行排序.在网络设计上,将弱监督目标定位网络设计为多标签分类网络,并提出了相应的对抗损失函数适应目标定位任务.为了解决现有方法往往只关注最具辨...