【摘 要】
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三维人脸的测量与分割有着广泛的应用需求,是目前重要的研究方向,但三维人脸数据的庞大、无序等问题制约了其快速发展。首先开发了基于结构光方法的三维人脸测量系统,获得以点云形式存储的高精度三维人脸数据。其次,采用保角变换对三维人脸数据进行了预处理,并采用二维卷积神经网络分割结合三维反映射的思路,实现了三维人脸的分割,解决了三维数据的无序性以及旋转性,降低了三维数据分割的时间消耗。实验结果表明,本文提出的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771130),中央高校基本科研业务费专项基金资助(2242020K40074)。
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三维人脸的测量与分割有着广泛的应用需求,是目前重要的研究方向,但三维人脸数据的庞大、无序等问题制约了其快速发展。首先开发了基于结构光方法的三维人脸测量系统,获得以点云形式存储的高精度三维人脸数据。其次,采用保角变换对三维人脸数据进行了预处理,并采用二维卷积神经网络分割结合三维反映射的思路,实现了三维人脸的分割,解决了三维数据的无序性以及旋转性,降低了三维数据分割的时间消耗。实验结果表明,本文提出的三维人脸测量系统精度可达0.5 mm,三维分割的平均交并比可达0.78,二维分割结合三维反映射的整体效率
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