基于单视图的三维人脸精细化重建算法研究

发布时间：2022-12-11 01:41

　　人脸作为人类的标志性特征,包含着极为丰富的个人信息,在医疗美容、影视娱乐和信息安防等领域都有着十分广泛的应用,随着近几年人工智能和深度学习的不断发展,三维人脸重建技术开始成为计算机视觉和图像处理领域中的重要研究课题。人脸的三维结构不局限于单一的人脸姿态和光照环境,能更好的描述特征信息,可操作性更强。虽然三维人脸重建技术在近几年得到了较大的发展,但是仍然存在许多限制因素约束着这一领域的发展。一方面,虽然使用复杂硬件设备能够完成高精度高真实感的三维人脸重建,但是硬件设备的使用场景限制较大、成本造价高、处理复杂不灵活,导致无法在实际应用中得到普及;另一方面,基于图像的三维人脸重建技术多数对输入图像的质量和数量要求较高,并且三维模拟效果不稳定。针对现有方法的不足,论文将从单视图图像转换、几何空间重建及面部细节重建三个方面,对精细化三维人脸重建展开研究,主要研究工作如下:（1）提出了一种基于生成式对抗网络的多损失图像转换方法（Multi-Loss Image Conversion Method based on GAN,MLICM-GAN）。该方法利用生成式对抗网络的图像生成能力,将二维人脸照片... 

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 课题研究背景与意义
    1.3 相关技术国内外研究现状
        1.3.1 基于扫描仪的三维人脸重建技术
        1.3.2 基于图像的三维人脸重建技术
    1.4 本文主要研究工作和组织结构
        1.4.1 主要研究工作
        1.4.2 论文组织结构
第2章 基于生成式对抗网络的多损失图像转换方法研究
    2.1 引言
    2.2 人脸图像预处理
    2.3 生成式对抗网络结构设计
        2.3.1 生成器网络架构
        2.3.2 判别器网络架构
        2.3.3 损失函数
    2.4 实验与结果分析
        2.4.1 实验设计
        2.4.2 结果分析
    2.5 本章小结
第3章 基于嵌入空间形变模型的三维人脸重建算法研究
    3.1 引言
    3.2 深度图-三角网格转换
    3.3 基于形变模型的非刚性配准算法
        3.3.1 模型配准技术
        3.3.2 表面形变模型
        3.3.3 可变形曲面的非刚性配准算法设计
    3.4 实验与结果分析
    3.5 本章小结
第4章 基于低通滤波的三维人脸精细化重建算法研究
    4.1 引言
    4.2 基于网格拉普拉斯算子的低通滤波算法
        4.2.1 曲面微分算子研究
        4.2.2 位移步长项设计
    4.3 实验与结果分析
        4.3.1 实验设计
        4.3.2 结果分析
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 全文工作总结
    5.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间的科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]生成式对抗网络研究进展[J]. 王万良,李卓蓉.  通信学报. 2018(02)
[2]基于形变模型带表情的三维人脸重建[J]. 孙建伟.  现代计算机(专业版). 2018(06)
[3]单张图片自动重建带几何细节的人脸形状[J]. 王涵,夏时洪.  计算机辅助设计与图形学学报. 2017(07)
[4]改进的ICP算法在三维模型配准中的研究[J]. 杨军,张瑶,黄亮.  计算机科学与探索. 2018(01)
[5]三维表面粗糙度高斯滤波快速算法[J]. 曾文涵,高咏生,谢铁邦,李柱.  计量学报. 2003(01)
[6]基于实拍图像的人脸真实感重建[J]. 梅丽,鲍虎军,郑文庭,彭群生.  计算机学报. 2000(09)



本文编号：3717904