多目标人脸在偏振三维成像中的空间位置畸变问题研究

来源 :西安电子科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:scottwong522
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随着计算机视觉技术的迅猛发展,人脸三维数据信息在安防、人机交互、医疗等领域的需求日益增长。与其他三维人脸成像技术相比,利用出射光波中的偏振信息来恢复人脸表面三维形状的方法具有低成本、高性价比和高精度等特点,受国内外研究学者的关注度高。本论文从人脸表面反射波光的偏振特性与其表面形状之间的映射关系出发,针对多目标人脸在重建过程中的空间位置畸变问题,设计了一种多目标偏振三维人脸成像方法。该方法结合多尺度卷积神经网络实现基于散焦图像的多人脸目标深度估计和散焦偏振子图像的清晰化,借助准确的偏振信息实现各人脸目标的三维重建,同时结合各人脸目标的深度信息对其空间前后位置关系进行校正,最终准确的重建出多个人脸目标的三维形状。本论文具体工作如下所述。首先,本论文研究了偏振三维成像技术的理论原理,设计了多目标偏振三维人脸成像方法及总体流程。针对偏振三维人脸成像方法在对多目标成像过程中存在的空间位置丢失、偏振信息求取不准确问题,以实现多人脸目标三维重建为最终目的,设计了空间多目标位置求取、多目标偏振图像清晰化以及偏振三维人脸重建等三个技术阶段。其中,空间多目标位置求取阶段用以对各人脸目标的深度进行估计,以此校正其错误的空间前后位置关系;多目标偏振图像清晰化用以获取准确的偏振信息,实现各人脸目标的三维重建;空间位置畸变在经深度信息进行校正后,最终得到准确的人脸三维重建结果。其次,针对Frankot-Chellappa算法在对人脸表面的梯度场进行积分时存在的空间位置畸变问题,本论文设计了基于卷积神经网络的散焦图像深度估计方法。该方法以卷积神经网络模拟大脑的感知和学习过程,归纳输入网络的大量训练数据集的散焦程度及其对应的深度信息之间的对应规律,在实际应用场景中实现对目标的准确深度估计,从而校正了传统偏振三维成像方法中梯度场积分丢失目标空间位置,导致重建时多个目标间空间位置畸变的问题。然后,针对由散焦偏振子图像获取的偏振信息不准确问题,本论文设计了基于卷积神经网络的散焦图像去模糊方法。通过使用大量模糊图像和与之对应的清晰图像作为数据对网络进行训练后,利用该网络对散焦偏振子图像去模糊,借助清晰的偏振子图像求解准确的偏振信息,从而利用该信息对各人脸目标表面进行三维重建,解决了因目标表面出射光波偏振信息不准确导致的三维重建误差问题。最后,对多目标偏振三维人脸成像方法进行实验。本论文对位于场景内处于不同空间位置的多个石膏人像目标及真实人脸目标进行了实验与分析,证实了本论文设计的多目标偏振三维人脸成像方法能够有效的恢复多个人脸目标的三维形状,同时具有较高的精度。
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