[發明專利]基于ASM算法的人臉特征點采集及三維人臉建模方法

有效

• 申請號: 201610003018.6
• 申請日: 2016-01-05
• 公開（公告）號: CN105701455A
• 公開（公告）日: 2016-06-22
• 發明（設計）人: 睢丹;吳華;趙元慶;呂鑫;牛紅惠
• 申請（專利權）人: 安陽師范學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T17/00
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 談杰

1.基于ASM算法的人臉特征點采集及三維人臉建模方法，其特征在于按照以下步驟進 行：

步驟1，人臉特征采集，對采集樣本的訓練集特征點進行手工標定，再在同一坐標中完 成訓練集中全部形狀的校準，采用依據三角形特征的自動定位技術，同時通過準確的重要 的特征完成人臉特征的精準定位，采用全局紋理信息對局部特征點搜索效果進行優化，從 而實現人臉特征的統計分析；

步驟2：設置用于建模的設備參數；

步驟3：三維人臉建模，通過雙目立體視覺理論對人臉正面及側臉的圖像特征點進行提 取，通過兩張不同坐標系下的人臉圖像合成一個三維人臉模型。

2.按照權利要求1所述基于ASM算法的人臉特征點采集及三維人臉建模方法，其特征在 于：所述步驟1對采集樣本的訓練集特征點進行標定方法為：首先搜集n個訓練樣本并手動 記錄下每個訓練樣本中的K個關鍵特征點，構建訓練集的形狀向量如下所示：

ai=(x1i,y1i,x2i,y2i,...,xki,yki),i=1,2,...,n]]>

其中，表示第i個訓練樣本上第k個特征點的坐標n表示訓練樣本的個數；

其次：計算平均形狀向量及方差矩陣并將其按從大到小依次排序，完成形狀向量進行 PCA處理，求取特征點的均值和方差，以便獲得局部特征之間的距離，構建局部特征：

(1)平均形狀向量：

(2)協方差矩陣:S=1nΣi=1n(ai-a‾)T·(ai-a‾)]]>

(3)排序：bs(i)=PT·(ai-a‾)]]>

(4)均值：gi=1nΣj=1n(gij)]]>

(5)方差：Si=1nΣj=1n(gij-gi)T·(gij-gi)]]>

(6)局部特征距離：f_sim＝(g-g_i)·(g-g_i)^T

其中：n表示訓練樣本的個數，T樣本參數向量，P為最大樣本數，j為常數，g_ij為局部紋 理，g為整體紋理，最后，構建初始模型，完成ASM算法優化，其公式如下所示：X＝M(s,θ)[a_i] +X_c

其中，M為平均形狀，M(s,θ)為平均形狀以其中心逆時針旋轉θ縮放s，[a_i]為訓練集的形 狀向量，X_c為平移距離。