[發(fā)明專利]一種采用點云數(shù)據(jù)表示的人臉皺紋三維提取方法及其設備

有效

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• 申請日: 2014-10-23
• 公開（公告）號: CN104318234B
• 公開（公告）日: 2017-06-16
• 發(fā)明（設計）人: 周平;袁駿杰;于云雷
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務所32250
• 代理人: 王斌

技術領域

本發(fā)明屬于生物醫(yī)學工程領域，具體涉及一種采用點云數(shù)據(jù)表示的人臉皺紋三維提取方法及其設備。

背景技術

皺紋是一種隨著年齡的增長，逐漸出現(xiàn)在人體面部的重要特征。皺紋表征、皺紋評價在眾多領域具有重要的應用價值，其基礎均在于皺紋數(shù)據(jù)的提取。

早期的皺紋提取方法采用硅膠倒模得到表面皮膚復制品(skin surface replica,SSR)，以SSR為研究對象，以若干機械參數(shù)評估皺紋。由于擠壓變形等原因，SSR與真實皺紋之間必然存在差異，因此SSR方法只能作為皺紋的初步評價，誤差較大。當前常用的皺紋評價方法是采用皺紋評價量表來實現(xiàn)，其皺紋數(shù)據(jù)以二維圖像數(shù)據(jù)為主，通過評價人的主觀視覺感知，來完成皺紋數(shù)據(jù)的“提取”，這種方法無法避免主觀因素影響，且皺紋數(shù)據(jù)無法完成存儲等功能。20世紀80年代，Chernoff等采用激光測距方法進行了皺紋檢測的研究，但整個檢測過程需逐點掃描，耗時較長，難以確保在整個測試過程中人體的絕對位置。近年來隨著計算機視覺與圖像處理技術的快速發(fā)展，眾多研究者分別采用基于二維圖像灰度、紋理處理的皺紋提取方法，但由于提取的皺紋特征受限于視野、光照、拍攝角度等因素的影響，且由于皺紋本身為三維形態(tài)，因此這種方法的準確性與重復性尚有待提高。

發(fā)明內容

針對現(xiàn)有技術皺紋提取存在的問題，本發(fā)明提出了一種采用點云數(shù)據(jù)表示的人臉皺紋三維提取方法及其設備，技術方案如下：

一種采用點云數(shù)據(jù)表示的人臉皺紋三維提取方法，其特征在于：基于面部骨骼的穩(wěn)定性，將面部輪廓在人類成長過程中視為基本穩(wěn)定、連續(xù)、光滑的曲面結構，將皺紋視為在人類成長過程中逐漸出現(xiàn)在面部的一種紋理特征，包括以下步驟：

1)模擬人臉皺紋的生成過程，將皺紋區(qū)域視為光滑人臉曲面與凹陷皺紋紋理的疊加，采用點云數(shù)據(jù)表示的人臉皺紋作為研究對象，定義人臉皺紋區(qū)域為：

其中，Wr為一含有皺紋紋理的人臉面部區(qū)域，表示連續(xù)、光滑的人臉面部區(qū)域，ε為人臉面部中包含的皺紋紋理；

2)將光滑人臉面部的區(qū)域進行計算機“再造”，與人臉面部區(qū)域相比，將皺紋視為人臉面部區(qū)域上的加性噪聲,將光滑人臉面部區(qū)域的計算機“再造”問題轉化為連續(xù)、光滑曲面擬合問題；采用三階樣條曲面擬合法擬合光滑人臉面部區(qū)域，擬合問題采用線性函數(shù)表示為：

其中，光滑人臉面部區(qū)域在X方向有n_x個點，在Y方向有n_y個點，光滑人臉面部區(qū)域的長度為n_x×n_y；A與T的具體形式表示如下：

其中，a_i為樣條插值求解的參數(shù)，x_i與y_i為點云數(shù)據(jù)中一點的X與Y方向的坐標值，為最終求解得到的光滑人臉面部區(qū)域的Z方向的坐標值；

3)對三階樣條曲面擬合加以約束，基于人臉區(qū)域的連續(xù)與光滑特性，對公式(1)中描述的曲面參數(shù)加以一階導數(shù)相等的約束，即：

BT＝0(2)

其中，B表示采用相鄰點得到二階差分；

4)將連續(xù)、光滑人臉區(qū)域擬合過程視為一正則問題的求解過程，采用拉普拉斯正則化方法進行迭代求解，將式(1)與(2)代入式(3)中：

其中，λ為迭代參數(shù)，初始化λ＝1，求解某一次的擬合結果為Wr_i，i為大于0的整數(shù)，Wr₀表示原始含有皺紋的曲面，即Wr₀＝Wr，則Wr₀中的值即為原始含有皺紋的人臉區(qū)域的點云中一點的Z方向的坐標值；通過計算Wr_i與前一次迭代結果Wr_i-1的殘差，以閾值法確定迭代結束的時刻，若殘差超過設定閾值，則增加λ并重新計算式(3)，直到殘差小于閾值；其中，閾值越小則迭代次數(shù)越多，耗時越長，相鄰兩次計算結果Wr_i間的殘差越小，確定閾值需綜合考慮迭代效果與時間代價；

5)將表示連續(xù)、光滑的人臉面部區(qū)域與含有皺紋紋理的人臉面部區(qū)域Wr相減，得到人臉皺紋提取的初步結果，即

6)將人臉皺紋提取的初步結果ε₀投影至X-Y平面，對投影圖像做二值化與8鄰域連通區(qū)域運算，將小于最大連通區(qū)域面積30％的連通區(qū)域視為噪聲，將噪聲對應點從ε₀中去除，得到最終的人臉皺紋三維提取結果ε。