本文构建了一个基于单幅图像的人脸材质采集系统,可以从单幅人脸图像中提取人脸反射率本征图及次表面散射系数,用于人脸三维重建后的实时渲染纹理。整个系统主要分为三个模块:高光分离、本征分解和次表面散射系数回归。对输入的单张人脸照片,本文首先进行预处理,采用双线性模型对人脸进行三维重建,获取人脸标记点和几何模型。对于人脸图片中混杂的环境光照信息,本文接下来对图片进行镜面高光分离,恢复高光部分丢失的肤色,避免过曝现象对后续处理的影响。之后,本文结合人脸区域、肤色等人脸先验,用优化的方法进行本征分解,将图片分解为无光照信息的反射率本征图和因光照产生的亮度图。为了更好地对人脸模型进行渲染,本文训练了一个卷积神经网络回归人脸的次表面散射系数。最后,本文对前面两个过程获得的三维模型和反射率等纹理贴图运用可分离的次表面散射算法进行渲染,结合次表面散射系数,获得支持实时渲染的三维人脸模型。本文提出的高光分离算法和本征分解算法在现有算法的基础上结合了人脸先验,更能保留人脸的颜色、纹理等信息,便于进行后续的渲染工作;最后渲染时引入次表面散射算法,并用卷积神经网络获取次表面散射系数,使得对皮肤的表现更加真实。