三维人脸

摘要： 当前,在交通系统中,二维人脸识别技术被广泛用于识别道路上机动车驾驶员的身份。然而在实际应用中二维人脸识别技术存在不能有效识别在偏转、阴影或局部遮挡等情况下的驾驶员人脸的缺陷。为了提高驾驶员人脸识别效率,设计了一种基于三维动态驾驶员人脸识别系统,该系统由高清摄像机、红外激光补光器、三维人脸数据库、三维动态识别服务器4个部分构成。三维人脸识别系统具有抗环境干扰强的优点,可在路侧移动部署,且人脸识别效率高,将为交警部门快速设置车辆缉查应急布控点位、迅速处置交通安全风险增添又一高效、便捷的手段。

摘要： 二维人脸识别起步较早,并已经取得了巨大的成功现广泛应用在交通、支付、公安等众多领域.然而二维人脸识别也存在一定的缺陷,使得二维人脸识别受到很大的限制.文章设计一种以三维人脸识别为基础的闸机式识别系统.三维人脸模型相比二维人脸有更丰富的信息,受外界环境影响较小,在特定环境下识别速度和识别率上相比二维人脸识别都有较大的提高,能快速准确的进行识别.

摘要： 本文提出一种新的基于特征点检测的参数化方法,针对不同面部表情,在三维面部模型存在丢失数据的情况下,改善面部识别准确度。然后采用混合插值方法,对FRGC(Face Recognition Grand Challenge,人脸识别大赛)数据库中的4950幅人脸图像进行了人脸特征点实验。Iterative Closest Point定位结果和特征点位置的估计数据证实了该方法的有效性。

摘要： 为了增强三维点云人脸识别系统针对多表情、多姿态的鲁棒性,提出一种基于深度学习的点云特征提取网络ResPoint.ResPoint网络使用了分组、采样和局部特征提取(ResConv)等模块,而在ResConv模块中使用了跳跃式连接,因此所提网络对于稀疏点云有很好的识别结果.首先通过人脸几何特征点定位鼻尖点,并以该点为中心切割出面部区域,切割出的区域有噪点并且有孔洞,因此对其进行高斯滤波和三维立方插值;其次,使用ResPoint网络对预处理后的点云数据提取特征;最后,在全连接层组合特征以实现三维人脸的分类.在CASIA三维人脸数据库上的实验中,与关系型卷积神经网络(RS-CNN)相比,ResPoint网络的识别正确率提高了5.06％.实验结果表明,ResPoint网络增加了网络深度的同时使用不同的卷积核提取特征,因此ResPoint网络有更好的特征提取能力.

摘要： 针对传统方法及机器学习方法对大量三维人脸数据、训练样本数量与质量依赖性大的问题,采用基于光照立体的方法,利用人脸图像重建三维人脸.综合利用基于法线的模型变形法和非刚性变形法,提出一种基于法线的非刚性变形算法.利用SFS算法计算顶点法线,然后使用法线和局部刚性约束使参考模型变形,进而得到与参考模型具有一致网络结构的三维人脸模型,从而得到三维人脸图像.该方法与传统方法相比,节省了大量样本要求,并且立体效果更好.

摘要： 表演驱动是三维表情动画技术的主流实现方法.以表演驱动的三维表情动画技术实现过程为主线,分别从三维人脸表情捕捉方法与表情分析、人脸表情模型生成算法与生成效果、三维表情动画实现过程与实现效果分析,论述了表演驱动的三维表情动画技术的发展历程及遇到的问题.最后论述了未来三维表情动画技术的发展方向.

摘要： 利用二维纹理重建三维人脸深度图像,做到重建后的三维人脸深度图像可与人脸库中的三维模型深度图像进行特征提取比对识别.利用自编码网络将二维纹理映射重建为三维深度图,再利用卷积神经网络将二维人脸纹理图像映射的三维深度图与已有人脸库中的三维模型生成的深度图像分别提取特征进行对比识别.三维人脸深度图像对二维人脸纹理图像的异构异质识别率在100人的722组数据上达到75.21％的识别准确率.利用简单的卷积神经网络训练少量数据即可以达到不错的人脸识别准确率,表明基于二维纹理重建三维人脸深度图像后的人脸识别方法的可行性以及在数据增加和网络优化之后准确率存在极大地提升空间.

摘要： 表演驱动是三维表情动画技术的主流实现方法。以表演驱动的三维表情动画技术实现过程为主线,分别从三维人脸表情捕捉方法与表情分析、人脸表情模型生成算法与生成效果、三维表情动画实现过程与实现效果分析,论述了表演驱动的三维表情动画技术的发展历程及遇到的问题。最后论述了未来三维表情动画技术的发展方向。

摘要： 三维人脸分割技术在三维人脸研究领域有实际意义,其结果对三维人脸的特征点定位,表情识别,人脸动画等领域作用较大.针对目前已有的分割算法在精度上存在一定不足,提出了基于正方形组合描述符以及深度森林的三维人脸分割方法.对三维人脸进行分割实验,结果表明:所提算法精度高,分割效果良好,具有实际应用意义.

摘要： 提出了一种基于正方形切平面描述符的三维人脸模型区域标记算法.新的描述符由三维人脸模型顶点的正方形切平面区域内的几何信息编码而成.通过最小二乘支持向量机算法(LSSVM)对其进行学习,对三维模型上所有顶点进行分类,实现了对三维人脸模型上眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等区域的识别和标记.定位仿真实验中,分类准确率可达92.35%.所提描述符具有旋转、头部姿势、三维模型分辨率不变性,对模型的噪声具有鲁棒性.实验结果表明:提出的方法能有效标记三维人脸模型区域.%A 3D face region labeling algorithm based on square tangent plane descriptors is proposed.This new descriptor is obtained by encoding the geometric information in the square area on the surface of 3D face mesh model.It is learnt by the least squares support vector machine(LSSVM)algorithm to realize the classification of the vertex on 3D face model,so as to identify and mark the eyebrows,eyes,nose,mouth and other regions. Simulation result can achieve a classification accuracy of 92.35%. The proposed descriptor has rotation,head pose,3D model resolution invariance and it has robustness to noise.Experimental results show that the proposed method can effectively mark the 3D face model region.

摘要： 随着三维人脸数据获取的便捷,三维人脸曲面的相似性度量成为人脸识别、三维人脸重构、面部手术、3D动画、生物测量及刑侦等领域的重要研究内容.本文基于测地线及弹性度量的相关性质及研究,提出了一种在弹性度量下基于测地线的三维人脸的相似性度量的新方法.该方法首先从鼻尖出发按相同的角度间隔提取一组测地线,然后使用SRVF表示的弹性度量在形状空间分析比较这些曲线的相似性,从而将三维曲面比较的问题转化成了三维曲线的比较.通过在GAVADB公开人脸库进行的实验表明,该相似性度量方法可以很好地区分同一个人的不同人脸模型与不同人的人脸模型,说明该方法能够很好地反映三维人脸的相似程度.

摘要： 检测脸部标志点是人脸相关应用的一个重要方面，比如用于三维人脸的配准，及基于基准点的形变等等。本文提出了一种基于局部投影面积的三维形状描述方法，以及用这种表征来检测标志点的算法。这种基于局部投影面积的形状描述具有旋转和平移不变性，并且不需要训练库集人脸；它与典型的Shape Index方法相比，不需要复杂的点云曲率计算，对点云的质量及密度要求不高，不需要很大的近邻域，运算量较小，准确性好。

摘要： 本发明涉及一种三维摄像装置、三维摄像方法及人脸识别方法。所述三维摄像装置包括激光光源、图像传感器及数据处理模块，所述激光光源用于发出激光，所述图像传感器用于感测可见光以产生目标景物的二维图像信号以及感测被所述目标景物的反射的所述激光以产生深度图像信号，所述数据处理模块，用于依据所述二维图像信号获得所述目标景物的二维坐标，以及依据所述深度图像信号获得所述目标景物的深度坐标，从而获得所述目标景物的三维坐标信息。

摘要： 本申请公开了一种三维重建方法、人脸三维重建方法及其相关装置，包括：获取到包括目标对象的图像；基于图像获取到目标对象的特征参数；利用神经网络对特征参数进行卷积计算，得到目标对象的三维重建参数；其中，神经网络是通过固化特征参数与三维重建参数的关联关系后得到的；基于三维重建参数对目标对象进行三维重建。通过上述方法，减小了三维重建技术中算法带来的功耗和内存消耗。

摘要： 本公开提供了一种三维人脸重建模型训练和三维人脸形象生成方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及增强现实、虚拟现实、计算机视觉和深度学习等技术领域，可应用于元宇宙等场景。具体实现方案为：将获取的样本人脸图像输入三维人脸重建模型，得到坐标变换参数和样本人脸图像中的人脸参数；根据获取的样本人脸图像的人脸参数和风格化人脸图，确定样本人脸图像的三维风格化人脸形象；基于坐标变换参数，将样本人脸图像的三维风格化人脸形象变换到相机坐标系下，并对变换后的三维风格化人脸形象进行渲染，得到渲染图；根据渲染图和样本人脸图像的风格化人脸图，对三维人脸重建模型进行训练。上述技术方案，可以精准构建三维风格化人脸形象。

摘要： 本发明公开了一种三维人脸识别方法和系统。包括：采集待识别目标人脸的图像数据，并对其中的人脸关键点进行标定，其中，所述人脸的图像数据包括人脸的深度图像和人脸的彩色图像；根据标定后的所述人脸的深度图像进行三维人脸重建，得到三维人脸重建模型；计算所述三维人脸重建模型中的预设数量的各关键点之间的表面距离，生成表面距离矩阵；将所述表面距离矩阵转化为人脸标准型；从所述人脸标准型中提取出待识别特征向量；将所述待识别特征向量与预设的人脸特征数据库中已有的特征向量进行对比，实现三维人脸识别。本发明的三维人脸识别方法，识别精确度高，识别速度快。

摘要： 本公开提供了一种三维人脸和人头模型生成方法、三维人脸和人头模型生成装置以及计算机可读存储介质。该三维人脸模型生成方法包括：获取第一特定人群的N个三维人脸模型；获取第二特定人群的参数化三维人脸模型；对于第一特定人群的N个三维人脸模型中的每一个，确定多个第一残差对应的权重向量；根据第二特定人群的参数化三维人脸模型和N个权重向量，获得第二特定人群的N个新三维人脸模型；对第二特定人群的N个新三维人脸模型的每一个执行注册变形，获得第一特定人群的N个新三维人脸模型；以及对第一特定人群的N个新三维人脸模型执行主成分分析，获得第一特定人群的参数化三维人脸模型。

摘要： 本公开提供了一种三维人脸重建模型训练和三维人脸形象生成方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及增强现实、虚拟现实、计算机视觉和深度学习等技术领域，可应用于元宇宙等场景。具体实现方案为：将获取的样本人脸图像输入三维人脸重建模型，得到坐标变换参数和样本人脸图像中的人脸参数；根据获取的样本人脸图像的人脸参数和风格化人脸图，确定样本人脸图像的三维风格化人脸形象；基于坐标变换参数，将样本人脸图像的三维风格化人脸形象变换到相机坐标系下，并对变换后的三维风格化人脸形象进行渲染，得到渲染图；根据渲染图和样本人脸图像的风格化人脸图，对三维人脸重建模型进行训练。上述技术方案，可以精准构建三维风格化人脸形象。

摘要： 本发明的实施例提供了一种三维人脸模型训练方法、三维人脸重建方法及相关装置，对样本图像进行增强处理，生成新的样本图像，在不增加成本的情况下尽可能增加样本图像的数量，使得在对模型训练时，提高模型的精确度。通过待调整三维人脸模型中的五官特征点的第一损失惩罚项信息，和待调整三维人脸模型中五官特征点与标准三维人脸模型中的五官特征点，反复迭代计算第一损失惩罚项信息和第二损失惩罚项信息，增强三维人脸重建网络对眼睛闭眼的学习，从而构建出的三维人脸模型的眼睛的特征点与标准眼睛特征点尽可能的贴合，从而使得生成的三维人脸特效、数字人以及三维美妆的表情的驱动更加自然。

摘要： 本发明属于三维机器视觉领域，涉及一种紧凑型高精度三维人脸成像装置，包括光学模块、RGB‑D深度相机、补光灯模组和姿势矫正器；光学模块的下部设置有结构支架，用于对面部的反射；RGB‑D深度相机设置在旋转平台，通过驱动控制器控制旋转平台的角度，用于对面部的拍摄；补光灯模组设置在光学模块上部，对面部进行补光；姿势矫正器用于对面部所在位置的限定。通过转动平台，将RGB‑D深度相机的使用数量限制在1台，极大的降低了设备成本；采用10标准球系统作为标定基准，对于4个光路系统的标定精度提升至0.01mm；采用点云配准与纹理融合技术，输出完整的人脸三维模型。

摘要： 本发明公开了一基于深度信息的三维人脸重建系统及其三维人脸重建方法，其中所述三维人脸重建系统包括被相互通信地连接的一深度信息采集模块和一三维人脸处理模块。所述三维人脸处理模块对所述深度信息采集模块采集的关于一被测目标人脸的一深度图像信息进行预处理，以得到一深度点云预处理数据，其中所述重建模块基于所述深度点云预处理数据重建所述被测目标人脸的所述人脸三维模型。

摘要： 本发明公开了一种三维人脸识别方法和系统。包括：采集待识别目标人脸的图像数据，并对其中的人脸关键点进行标定，其中，所述人脸的图像数据包括人脸的深度图像和人脸的彩色图像；根据标定后的所述人脸的深度图像进行三维人脸重建，得到三维人脸重建模型；计算所述三维人脸重建模型中的预设数量的各关键点之间的表面距离，生成表面距离矩阵；将所述表面距离矩阵转化为人脸标准型；从所述人脸标准型中提取出待识别特征向量；将所述待识别特征向量与预设的人脸特征数据库中已有的特征向量进行对比，实现三维人脸识别。本发明的三维人脸识别方法，识别精确度高，识别速度快。