[發(fā)明專利]一種基于自適應(yīng)形變模型的任意視角人臉三維重構(gòu)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410305762.2
• 申請日: 2014-06-30
• 公開（公告）號: CN104036546B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王雪;林奎成
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00
• 代理公司: 北京紀(jì)凱知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11245
• 代理人: 徐寧,孫楠

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種計算機(jī)視覺和計算機(jī)圖形學(xué)，特別是關(guān)于一種基于自適應(yīng)形變模型的任意視角人臉三維重構(gòu)方法。

背景技術(shù)

在公共安全、智能安防等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的大規(guī)模覆蓋的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，對基于監(jiān)控圖像的行人身份識別技術(shù)提出了新的要求。近年來在很多公共區(qū)域發(fā)生的惡性刑事案件中都是通過視頻監(jiān)控系統(tǒng)來獲取犯罪嫌疑人的人臉圖像，因此如何利用獲取到多視角人臉圖像并迅速識別出犯罪嫌疑人，對迅速偵破案件，減少經(jīng)濟(jì)損失，降低社會不良影響等具有十分重要的意義。

目前常見的多視角人臉識別技術(shù)可以分為基于知識的方法和基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法。基于知識的方法采用人臉局部特征，如眼睛、鼻子、眉毛、嘴唇和下巴等，通過它們的形狀、位置信息以及特征之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息實現(xiàn)人臉識別。例如，現(xiàn)有技術(shù)中公開的關(guān)于基于器官的人臉分塊和分層次搜索技術(shù)，是將人臉特征信息表示為不同器官特征信息組合實現(xiàn)人臉識別。基于知識的方法對由于人臉正面方向與圖像傳感器感知方向存在差異而造成的人臉姿態(tài)角度形變具有一定的魯棒性，但是當(dāng)角度變化范圍較大時識別成功率將大大降低。基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的方法是通過模板匹配、子空間分析等特征提取方法找出在眾多人臉圖像信息中能夠表征人臉特異性的特征，并與數(shù)據(jù)庫中人臉特征進(jìn)行匹配識別的方法。該方法以大量人臉特征信息為訓(xùn)練樣本，采用主成分分析(Principal?Component?Analysis，PCA)等特征約簡方法發(fā)掘特征中重要性權(quán)值較大的組成部分，實現(xiàn)特征數(shù)據(jù)的降維，然后組成人臉識別數(shù)據(jù)庫。當(dāng)輸入新的人臉圖像時，首先采用與構(gòu)建人臉識別數(shù)據(jù)庫相同的人臉特征提取方法提取特征，并通過特征約簡方法保留主要特征，然后將保留的人臉主要特征與人臉識別數(shù)據(jù)庫中信息進(jìn)行匹配，判斷相似度，實現(xiàn)人臉識別。基于統(tǒng)計分析的方法通常除了考慮人臉面部特征的形狀信息外，同時也考慮面部紋理信息，所以當(dāng)人臉姿態(tài)角度或者照明條件發(fā)生變化時，其識別性能會顯著下降。

任意視角人臉三維重構(gòu)是解決多視角人臉識別問題的一條新途徑。利用人臉三維模型可以投影變換得到任意視角的人臉圖像，因而可以有效解決人臉姿態(tài)變化導(dǎo)致的人臉識別準(zhǔn)確度下降問題。人臉三維重構(gòu)是指利用圖像傳感器所獲取的人臉二維圖像數(shù)據(jù)重構(gòu)出人臉三維模型，該技術(shù)可以適用于人臉識別、3D可視電話、3D游戲設(shè)計等多個領(lǐng)域。通常的人臉三維重構(gòu)是利用單張人臉正面圖像實現(xiàn)的，這種情況要求所獲取到的人臉圖像具有很好的正面性，即一張圖像中包含了完整的人臉形狀和紋理信息，這種要求需要在目標(biāo)配合的情況時才容易完成，因此不能適用于采用視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)源的人臉圖像重構(gòu)。基于非正面人臉圖像的三維重構(gòu)研究還處于起步狀態(tài)，Sung等人利用一張非正面的人臉圖像同時結(jié)合一個人臉3D形變模型實現(xiàn)了人臉三維模型的重構(gòu)，其中人臉3D形變模型是利用多個人臉的3D形狀數(shù)據(jù)線性組合形成的模型，改變該模型的參數(shù)理論上可以實現(xiàn)任意的人臉3D形狀合成。JinguHeo等人利用一張正面人臉圖像和一張90°側(cè)面人臉圖像的特征點計算得到一個稀疏人臉3D形狀，然后將該稀疏人臉3D形狀用于優(yōu)化通用人臉彈性模型的參數(shù)實現(xiàn)人臉三維重構(gòu)，其中通用彈性模型是人臉3D形變模型的一種簡化模型，其假設(shè)人臉的3D形狀在深度信息上具有很強(qiáng)的共同點，因而人臉特征點的深度信息的變化范圍可以大大減小。已有的人臉三維重構(gòu)方法主要著眼于解決目標(biāo)比較配合的情況下的重構(gòu)，所采用的人臉二維圖像一般是正面的，且照明條件良好。而在視頻監(jiān)控的環(huán)境中，人臉圖像是在目標(biāo)無意識情況下獲取的，可能存在視角變化很大等情況，因而現(xiàn)有的研究很難滿足任意視角人臉三維重構(gòu)的要求。

基于以上分析，任意視角人臉三維重構(gòu)是智能安防領(lǐng)域的重要技術(shù)以及研究熱點，現(xiàn)有的人臉三維重構(gòu)方法難以滿足需求。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明的目的是為了解決任意視角人臉三維重構(gòu)問題，根據(jù)人臉三維形變模型、微粒群算法等理論方法，提出了一種基于自適應(yīng)形變模型的任意視角人臉三維重構(gòu)方法。