基于SFM算法的三维人脸模型重建

摘要：

提出了一种根据两幅正面人脸图像和一幅侧面图像重建人脸三维模型的算法.该算法主要包括4个步骤:寻找匹配点;采用SFM算法计算出特征点的三维坐标,并组成稀疏的三维网格结构;采用分步紧支撑径向基函数进行三维插值,得到三维模型;最后根据多分辨图像拼接算法生成纹理图像并将其映射到三维模型上,从而增强真实感.与其它算法相比,该算法最大的不同之处在于匹配点的寻找.匹配点的准确与否直接影响SFM算法结果的正确性.许多寻找匹配点的算法如角点匹配算法,在处理人脸图像时得到的结果并不稳定.这是因为人脸图像上包含了许多低纹理和重复纹理区域.大多数算法将代表人脸结构基本特征的基准模型运用在重建过程的最后一步,通过三维逼近运算,得到最终的重建模型.而该算法将反映人脸共性特征的几何对称性和规律性运用到匹配点的寻找中,能够快速准确地找出SFM算法需要的匹配点.用户使用普通照相机拍摄到的图像经本算法的处理后就可以得到相应的三维人脸结构.

关键词：三维重建、SFM算法、三维视觉、径向基函数、图像拼接

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA114202;国家自然科学基金60205001,60021302

在线出版日期：2005-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1048-1053