一种快速精确的人脸三维形状重构新方法

摘要

针对传统SFS(Shap from Shading)的不足,提出了一种新的基于BP神经网络的明暗恢复形状的方法,该方法是基于兰伯特(Lambertian)反射模型的改进算法,利用了BP神经网络强的非线性映射能力,将Lambertian表面反射模型与光滑表面模型相结合,然后再利用一些已知条件,构成SFS问题的正则化模型;变换不同的照明条件,将模型平移或旋转获得多幅图象,以增加约束条件;计算出误差补偿参数去修正邻域内的三维误差.由于考虑了邻域的平均值,使算法的稳定性和精确性都得到了加强.实例表明,该算法较传统的算法更快和更精确.