脸部特征点提取技术研究及其在三维人脸建模中的应用

摘要

如何快捷、准确的构造三维人脸模型一直是科研工作者在努力解决的难题。现有研究中，基于人脸照片的特征建模方式被普遍采用，但该方法在人脸正、侧面照片的特征点自动提取方面仍存在一些不足。本文在分析和总结前人工作的基础上，深入研究了基于人脸正、侧面照片的特征点自动提取技术并应用于三维人脸建模。本研究得到了国家自然科学基金的支持，主要研究内容包括： (1)在分析人脸固有生理结构特征的基础上，参照MPEG-4标准中根据FDP定义的人脸特征点，给出特征点方式实现对人脸轮廓、面部器官位置、形状的刻画。 (2)提出一种正面人脸关键特征点的自动提取方法。通过选择式掩模平滑算子和Fisher线性判别思想进行灰度图像的边缘检测和二值化处理，结合边缘图像投影方法对人脸区域定位，进一步根据人脸器官分布规律，利用Hough变换、Susan算子相结合实现了正面人脸特征点的自动提取。 (3)提出一种侧面人脸特征点提取方法。首先根据人体测量学方法对鼻尖区域进行定位，利用Susan算子提取鼻尖特征点，其次利用正面人脸照片定位的眼角点、鼻尖点、嘴角点的距离关系，定位侧面人脸照片的眼角区域和嘴角区域，最后通过Susan算子提取侧面人脸相片的眼角点和嘴角点，该方法实现了侧面人脸关键特征点的自动提取。 (4)采用整体变形与局部变形实现通用人脸模型到特定人脸模型的转换。在获取通用人脸模型的基础上，利用正侧面照片特征点通过拉伸变换实现模型的整体变形，最后通过人脸模型特征点在正侧面的投影和正侧面人脸照片特征点的匹配来指导人脸模型的局部变形。 (5)三维人脸模型的真实感处理。将人脸正、侧面照片沿着眼角特征点垂线拼接生成人脸纹理图像，利用基于拉普拉斯塔形分解方法消除拼接缝，并采用柱面纹理映射技术将纹理贴图映射到三维人脸模型上，以体现人脸模型的真实感效果。 (6)以Visual Studio．NET2003及OpenGL为开发平台，实现了基于正侧面照片的真实感三维人脸建模系统。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

§1.1研究背景

§1.2研究意义及应用领域

§1.3研究现状

§1.4本文的研究内容

§1.5本文的章节安排

第2章人脸特征点的定义

§2.1人脸的生理结构

§2.1.1颅骨结构

§2.1.2人脸面部肌肉结构

§2.1.3面部主要器官的外形结构及分布

§2.2特征点的定义

§2.3本章小结

第3章二维人脸特征点提取

§3.1照片数据处理

§3.1.1正、侧面照片的获取

§3.1.2正、侧面照片的规范化处理

§3.2特征点提取前的预处理

§3.2.1人脸色彩特性分析

§3.2.2彩色图像转化为灰度图像

§3.2.3平滑处理

§3.2.4边缘检测及二值化

§3.3正面人脸照片关键特征点的定位与提取

§3.3.1人脸区域定位

§3.3.2瞳孔特征点的定位与提取

§3.3.3鼻子区域特征点的定位与提取

§3.3.4嘴巴区域特征点的定位与提取

§3.3.5眼角特征点的定位与提取

§3.4侧面人脸照片关键特征点的定位与提取

§3.5实验结果及分析

§3.6本章小结

第4章建立基于二维特征点的人脸模型

§4.1通用人脸模型的获取

§4.2模型变换

§4.2.1整体变形

§4.2.2局部变形

§4.3本章小结

第5章人脸模型的真实感处理

§5.1纹理映射技术介绍

§5.2纹理贴图的生成

§5.2.1图像的拉普拉斯塔形分解

§5.2.2基于主分量法确定加权系数的图像融合

§5.2.3基于拉普拉斯塔形分解的正侧面人脸照片拼接

§5.3柱面纹理映射

§5.4本章小结

第6章系统设计与实现

§6.1系统功能设计

§6.2系统功能结构

§6.3系统流程

§6.4系统实现

§6.5本章小结

总结与展望

本文的工作总结

未来的研究工作

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致谢