【摘 要】
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为快速精确地实现人脸三维数字化，本文提出一种高精度全流程自动化的鲁棒三维人脸重建算法。针对基于结构光相机采集到的左右两组人脸点云和RGB图像数据，本文首先提出一种自适应下采样的全局优化ICP配准方法融合左右点云，其次提出基于法向量优化的泊松重建方法来将配准后的点云进行表面重建生成网格化模型，该泊松重建方法针对非封闭性人脸点云有良好鲁棒性，然后再将RGB图像贴图到网格化模型上，最终重建出了一个带有细
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目（42192580，42192583）； 湖北省科技重大项目（2021AAA010，2021AAA010-3）；
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为快速精确地实现人脸三维数字化，本文提出一种高精度全流程自动化的鲁棒三维人脸重建算法。针对基于结构光相机采集到的左右两组人脸点云和RGB图像数据，本文首先提出一种自适应下采样的全局优化ICP配准方法融合左右点云，其次提出基于法向量优化的泊松重建方法来将配准后的点云进行表面重建生成网格化模型，该泊松重建方法针对非封闭性人脸点云有良好鲁棒性，然后再将RGB图像贴图到网格化模型上，最终重建出了一个带有细节纹理的三维人脸模型。经过大量的人脸重建实验验证，本文的方法具有高鲁棒性高精度，能够快速、准确且稳定的重建出人脸。
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