基于正交图像的头部三维模型构建

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随着计算机图形学的发展,人们越来越追求在虚拟仿真、游戏等虚拟世界的真实感,逼真的头部三维模型能为用户带来较为真实的体验。为快速构建人体头部的三维模型,本文提出了一种使用头部正面和侧面两张正交图像进行重建的方法,本文重建的头部模型具有真实感强,重建速度快等优点,能广泛运用于虚拟仿真等对实时性和准确性要求较高的行业,具有良好的应用前景。标准头部模型是构建个性化头部三维模型的基础,本文首先对Candide-3三维人脸网格模型进行改进补充,从而获得一个标准三维头部模型;然后对主动形状模型(ASM)进行详细概述并介绍本文的头部正侧面特征点获取过程,包括图像的预处理、正侧面人脸的检测、模型的建立以及匹配。结合MPEG-4中FDP特征点的分布情况,进行本文特征点的选择,利用改进的主动形状模型自动获取正面图像68个特征点和侧面图像35个特征点,并将获取的特征点与标准头部模型中的顶点进行匹配,利用匹配特征点对标准模型进行全局变形和局部变形,从而获得个性化模型。最后,对侧面头像进行仿射变换,使之与正面图像配准,并通过柱面投影和加权融合获得人脸全景纹理图,将其映射到个性化模型上以获得逼真的头部模型。实验结果表明:与传统ASM算法相比,利用改进ASM算法获得的特征点定位准确度提高了13.1%。本文方法仅需约1.2s就可重建出具有真实感的头部三维模型,并能提供较大范围的可视角度和较丰富的深度信息。
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