[发明专利]基于网格变形和连续优化的高分辨率人脸重建方法

摘要

本发明为一种从几幅不同角度的人脸照片重建高分辨率三维人脸模型的方法，从两幅较正面的人脸图像出发，基于(包含特征点的)角点检测的立体匹配，应用基于“束调整”的从运动重建结构技术求解相机的内外参数及角点的三维坐标，对相邻角度人脸图像重复这一过程，得到所有人脸图像对应的相机参数；基于特征点对人脸图像进行分割，并根据三维特征点将人脸模板配准到实际人脸位置；通过多次求解包含保持人脸模型细节和图像一致性的非线性能量优化问题，对人脸模板进行网格变形，得到重建的高分辨率三维人脸模型；最后通过生成每幅图像对应的纹理图、权值图及全局纹理图，对重建的三维人脸模型进行纹理映射生成真实感人脸。

主权项

基于网格变形和连续优化的高分辨率人脸重建方法，其特征是，所述建模方法包括如下步骤：(a)、利用摄像机对中性表情人脸进行拍摄，得到至少两张不同拍摄角度的人脸图像；并在一幅正面的人脸图像中指定内眼角、嘴角、鼻尖五个特征点；(b)、对输入的每幅图像进行角点检测，建立相邻图像的角点对应关系，去除错误的角点对应关系；(c)、应用基于“束调整”的运动重建技术求得五个特征点的三维坐标、图像之间对应角点所对应的三维点坐标以及每幅图像对应的相机内外部参数；(d)、对输入的每幅图像进行人脸分割；(e)、将人脸模板刚性配准到三维特征点；(f)、基于非线性连续优化技术对模板网格模型进行迭代的光滑的网格变形，使得变形后的模板的投影与每幅图像尽可能一致；(g)、根据所述重建的高分辨率人脸模板及相应的人脸图像，得到相应的纹理图，利用所述纹理图进行视点独立或视点依赖的纹理映射，得到相应的真实感人脸；