三维人脸网格模型论文_刘炯鑫

导读:本文包含了三维人脸网格模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:网格,模型,姿态,参数,论文,人脸配准,MPEG。

三维人脸网格模型论文文献综述

刘炯鑫^[1]（2009）在《叁维人脸重建与网格模型编辑的研究》一文中研究指出姿态变化问题是人脸识别研究中的一个难题。在公安刑侦等实际应用中,多数情况下我们不能得到人脸的正面像,而当前的人脸识别算法多是针对正面人脸图像。当人脸姿态发生变化时,这些算法识别率都会显着下降。本论文主要针对从非正面人脸图像生成正面人脸的应用需要,研究了基于多姿态二维人脸图像的叁维人脸重建方法。论文首先给出了基于两幅不同姿态人脸图像的自动叁维人脸重建方案:给定待测的人脸图像,经过人脸检测、特征定位、姿态分类、人脸配准、叁维姿态参数估计,叁维形状与纹理重建等一系列处理之后系统便重建出叁维的人脸。论文接着对方案中所涉及的主要技术进行了详细介绍。关于姿态分类,我采用了有监督的ISA独立子空间学习方法,为各类姿态的人脸建立相互独立的子空间,以子空间“活性”准则进行姿态判别。在特征点定位方面,提出了ASM与AAM相结合的正面人脸特征点配准方法;并利用二维梯度特征和Haar矩形特征改进ASM纹理模型。在建立叁维线性形变模型方面,首先使用手工定位的105个稀疏特征点训练得到特征形状模型,然后利用该模型和基于Delaunay叁角化网格的重采样,实现训练样本中叁维人脸的稠密点对齐,进而建立了准确度更高的叁维可变形人脸模型。人脸重建的过程中,首先通过EM算法进行叁维人脸的姿态参数估计,建立了叁维形状点与二维像素点之间的对应关系。接着利用最小二乘计算出特征形状参数,得到对应于输入人脸的叁维特征形状。然后利用叁角网格内的插值,重建出稠密的叁维形状;利用该形状和EM算法所估计的姿态参数进行姿态矫正,再进行纹理映射实现纹理重建。实验结果显示,重建的人脸非常逼真,形状和纹理均能保留人脸的关键特征信息。除此以外,本论文还研究了叁维网格模型的编辑方法。通过分析当前各种网格变形算法的优劣,提出了一个基于表面硬度估计的网格模型多尺度编辑方法。在嵌入的空间变形算法基础上,结合形状匹配算法,构建了一个新的变形模型。变形结果与测试数据表明,该方法能灵活高效地实现不同的编辑操作;在保证编辑变形效果的同时,运算复杂度相比于现有的算法也大大降低。(本文来源于《清华大学》期刊2009-05-01）

严若鹤^[2]（2009）在《基于叁维网格模型的参数化人脸表情模拟方法研究》一文中研究指出人脸表情模拟动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一,可以广泛应用于计算机动画行业、游戏行业、远程会议、代理和化身等许多领域,是近几年来国际上的研究热点。本文在广泛阅读国内外现有的关于人脸表情模拟动画技术的文献,比较和借鉴现有成功的人脸表情模拟方法后,研究出自己独特的人脸表情模拟方法。本文使用标准化的参数化模型来描述人脸表情运动特征,并对表情运动参数的组织、提取与驱动等关键技术进行改进和完善,在此基础上开发出相应的人脸表情模拟系统。本文的主要研究工作包括以下几方面:(1)使用改进的Candide-3模型作为标准人脸网格模型。参照MPEG-4人脸标准和人脸表情编码系统(FACS),对Candide-3模型的不足进行完善与修改。(2)基于Cohn-Kanade人脸数据库提取表情运动参数。根据Cohn-Kanade人脸表情库的AU编码描述,记录每个图像序列各关键帧的表情状态,然后通过改进Candide模型匹配进行表情运动参数的提取。(3)合理地组织和设计人脸表情模拟的语义系统,构建人脸表情模拟的脚本引擎系统。调查与研究人脸细微运动与区域运动,表情运动与区域运动之间的联系,构建人脸表情模拟的叁层语义系统,然后将表情模拟语义描述符号化、参数化,在此基础上设计与实现文本驱动的人脸表情模拟引擎系统。本文的创新点主要有以下两点:(1)使用基于人脸肌肉模型的人脸动作编码系统(FACS)与传统的基于人脸几何模型的MPEG-4人脸标准相结合的表情模拟方法,不仅简化了表情参数的定义与提取过程,也使得产生的人脸表情更加逼真。(2)构建参数化的人脸表情运动模型。参数化模型建立了高层语义描述(眉毛上扬,上嘴唇张开等)到低层网格控制之间的纽带,且人脸网格的数据量小,便于人脸表情的传输、分解与再现。在各项研究的基础上,应用软件工程的思想,本文最终实现了一个人脸表情模拟动画系统,取得了较理想的效果。(本文来源于《厦门大学》期刊2009-05-01）

三维人脸网格模型论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

人脸表情模拟动画是计算机图形学中最富有挑战性的课题之一,可以广泛应用于计算机动画行业、游戏行业、远程会议、代理和化身等许多领域,是近几年来国际上的研究热点。本文在广泛阅读国内外现有的关于人脸表情模拟动画技术的文献,比较和借鉴现有成功的人脸表情模拟方法后,研究出自己独特的人脸表情模拟方法。本文使用标准化的参数化模型来描述人脸表情运动特征,并对表情运动参数的组织、提取与驱动等关键技术进行改进和完善,在此基础上开发出相应的人脸表情模拟系统。本文的主要研究工作包括以下几方面:(1)使用改进的Candide-3模型作为标准人脸网格模型。参照MPEG-4人脸标准和人脸表情编码系统(FACS),对Candide-3模型的不足进行完善与修改。(2)基于Cohn-Kanade人脸数据库提取表情运动参数。根据Cohn-Kanade人脸表情库的AU编码描述,记录每个图像序列各关键帧的表情状态,然后通过改进Candide模型匹配进行表情运动参数的提取。(3)合理地组织和设计人脸表情模拟的语义系统,构建人脸表情模拟的脚本引擎系统。调查与研究人脸细微运动与区域运动,表情运动与区域运动之间的联系,构建人脸表情模拟的叁层语义系统,然后将表情模拟语义描述符号化、参数化,在此基础上设计与实现文本驱动的人脸表情模拟引擎系统。本文的创新点主要有以下两点:(1)使用基于人脸肌肉模型的人脸动作编码系统(FACS)与传统的基于人脸几何模型的MPEG-4人脸标准相结合的表情模拟方法,不仅简化了表情参数的定义与提取过程,也使得产生的人脸表情更加逼真。(2)构建参数化的人脸表情运动模型。参数化模型建立了高层语义描述(眉毛上扬,上嘴唇张开等)到低层网格控制之间的纽带,且人脸网格的数据量小,便于人脸表情的传输、分解与再现。在各项研究的基础上,应用软件工程的思想,本文最终实现了一个人脸表情模拟动画系统,取得了较理想的效果。

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。