[发明专利]一种非线性三维人脸的建模方法有效
| 申请号： | 201110440224.0 | 申请日： | 2011-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN102592309A | 公开（公告）日： | 2012-07-18 |
| 发明（设计）人： | 孙艳丰;盖赟;家华杰;尹宝才 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 北京中北知识产权代理有限公司 11253 | 代理人： | 冯梦洪 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种重建效果更好的非线性三维人脸的建模方法，包括非线性三维人脸的建模方法，包括(1)从已有人脸数据库中分别选取三维样本和二维样本，作为训练样本集，并对这些样本实施规格化操作；在训练阶段，将二维、三维训练样本集按照身份信息进行配对，使得这两组样本集中的样本按照身份信息相互对应；(2)以这两组对应样本集为基础训练各自的投影矩阵，使得不同维度的样本投影后具有最大的相关性；(3)在重建阶段，对于输入的二维人脸图像，对其进行规格化处理，在二维训练样本集的子空间进行投影，根据相关性距离选取与其相关度高的三维样本，基于这些选定的三维样本构建三维人脸形变模型，并将其与输入图像进行匹配来实现三维人脸样本重建。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 非线性 三维 建模 方法 | ||
【主权项】：
一种非线性三维人脸的建模方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)从已有的人脸数据库中分别选取三维样本和二维样本，作为训练样本集，并对这些样本实施规格化操作；在训练阶段，将二维训练样本集与三维训练样本集按照身份信息进行配对，使得这两组样本集中的样本按照身份信息相互对应；(2)以这两组对应样本集为基础训练各自的投影矩阵，使得不同维度的样本投影后具有最大的相关性；(3)在重建阶段，对于输入的二维人脸图像，首先对其进行规格化处理，然后在二维训练样本集的子空间进行投影，根据相关性距离选取与其相关度高的三维样本，基于这些选定的三维样本构建三维人脸形变模型，并将其与输入图像进行匹配来实现三维人脸样本重建。
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