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基于二維圖像的三維人臉重建的應(yīng)用研究

2017-03-23 21:51:10姜柏軍
科學與財富 2016年34期
關(guān)鍵詞:人臉識別

姜柏軍

(浙江商業(yè)職業(yè)技術(shù)學院 浙江 杭州 310053)

摘 要:本文運用算法合成的方法,對于給定的二維人臉圖像,重建成3D人臉的方法進行了論述。結(jié)果表明,目前重建3D人臉的算法研究方法很多也比較成熟,也出現(xiàn)了有實用價值的應(yīng)用,但在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用推廣還是較少。如何利用這些人臉識別的算法生成的三維人臉,在人們?nèi)粘I钪羞M行有效的推廣與應(yīng)用,文中闡述了3D人臉重建的過程,引申了應(yīng)用于發(fā)型輔助設(shè)計中,具有非常好的應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞:二維圖像;人臉識別;人臉重建;發(fā)型設(shè)計

0 前言

從人臉重建研究以來,對于人臉重建的方法和應(yīng)用一直得到人們的廣泛關(guān)注。人臉是一個復雜的幾何形狀和膚色材質(zhì)。全世界所有人的臉都各不相同,也為通過算法建模生成到計算機中的三維人臉帶來了困難。尤其是建立一個通用的人臉庫,工作量巨大。人臉是個非剛體,每個人臉識別都要用一套算法去處理。人臉數(shù)據(jù)庫計算量非常龐大,對于人臉非剛體的識別計算量相應(yīng)的數(shù)量級增加。

1 研究對象與方法

本文的研究方法,通過一個高清的CCD與計算機相連,拍攝一張正面圖像和側(cè)面圖像輸入到計算機里。為了便于二維圖像的處理、識別與預處理。本文使用以下方法。

(1)規(guī)范化[1]人臉圖像,給定特定人臉的三幅圖像,正面和左右側(cè)。縮放圖像,裁剪圖像,統(tǒng)一標準,歸一化[2]。

(2)一般人臉模型的整體調(diào)整。借助于造型軟件導出三維多邊形網(wǎng)格模型[3]。

(3)人臉三維特征關(guān)鍵點的獲取方法。整個識別過程包括人臉相似度[4]計算、人臉輪廓提取、人臉定位、人臉內(nèi)部輪廓提取、眼睛定位、鼻子定位、嘴定位、眉毛定位、耳朵定位、下巴定位等。為了進行人臉檢測,采用基于膚色法進行人臉識別,為了精確識別,將人臉圖像進行顏色空間映射,再建立膚色模型獲得相似度矩陣,最后歸一化。對確認的人臉區(qū)域,進行區(qū)域擴充,形成包含全部頭部的區(qū)域A。然后在區(qū)域A中用多閾值進行二值化合并得到二值圖像B。在得到的二值圖像B中,用區(qū)域標號算法對不同的“黑”連通區(qū)域進行標號化,用預設(shè)的面積閾值過濾由于噪聲造成的小的孤立連通區(qū)[5]。通過眼睛的垂直位置,剖面分析獲得的鼻子、嘴、下巴,可以限制面部特征提取這個矩形窗口。每個區(qū)域的位置和大小是確定的基礎(chǔ)上的垂直位置和面部特征的典型大小。

2 人臉重建的意義

研究人臉重建的應(yīng)用在理論知識和算法技術(shù)上都有重要的意義:一是收集和豐富人臉庫;二是推進對人類視覺系統(tǒng)的進一步認識;三是可以滿足人工智能和機器視覺的需要。采用人臉識別技術(shù),建立三維人臉模型生成三維人臉。當前人臉重建在安防系列產(chǎn)品中的使用最為常見,伴隨著技術(shù)的不斷更新和發(fā)展,利用計算機實現(xiàn)對三維人臉重建應(yīng)用會越來越廣,產(chǎn)生的價值也會隨之增加。

3 結(jié)果與分析

3.1 人臉重建的現(xiàn)狀

國內(nèi)研究起步相對較晚,自上個世紀90年代末才開始研究人臉建模和動畫,并實現(xiàn)了一些人臉建模和動畫系統(tǒng)。國內(nèi)的院校和研究機構(gòu)有:中國科學院計算所、哈爾濱工業(yè)大學、浙江大學、中國科技大學、上海交通大學等。國內(nèi)目前仍然處于理論研究、初步實踐和開發(fā)的階段,中國也在建造屬于中國人的人臉數(shù)據(jù)庫。雖然國內(nèi)人臉重建起步比較晚,但是也取得了一些成就。中國現(xiàn)在大多為理論研究算法,真正實現(xiàn)應(yīng)用于產(chǎn)品涉及的較少,通過理論研究,通過建立的高效算法實現(xiàn)有應(yīng)用價值的系統(tǒng)是目前的一塊空白。

3.2 人臉重建的基礎(chǔ)研究不足

目前人臉重建研究在停留在實驗室、基礎(chǔ)算法的研究相對薄弱,,因為這個領(lǐng)域的門檻比較高。尤其是人臉數(shù)據(jù)庫的收集,要建立一種通用的模型,需要有更多的人臉素材加入到這個素材庫,才能建立一個合理的模型,這樣人臉匹配的精確度更高,關(guān)鍵是將二維轉(zhuǎn)換成三維的時候特征點的對應(yīng)。

3.3 人臉重建的算法效率不高

人臉重建涉及到圖像領(lǐng)域的處理,當前由于數(shù)碼設(shè)備的硬件的參數(shù)不斷提到,拍攝的照片像素越來越多,一張高清的照片容量是幾M到幾十M之間。計算機在處理的圖像過程中,需要調(diào)入內(nèi)存,圖片越大,算法對于內(nèi)存的管理是非常重要的,計算機算法對于圖像數(shù)據(jù)的處理,內(nèi)存的分配使用,起著關(guān)鍵的作用。

3.4 應(yīng)用需要進一步推廣

(1)影視游戲 使用計算機軟硬件生成更逼真生動的人臉是影視以及游戲設(shè)計開發(fā)人員需解決的一個重要問題,如好萊塢的幾部動畫大片《獅子王》、《汽車總動員》等,都是利用人物表情技術(shù)與人臉重建技術(shù)的結(jié)合,在立體場景中構(gòu)造虛擬人物,帶來逼真栩栩如生的視覺效果。

(2)醫(yī)學 計算機圖形學在醫(yī)學領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,利用三維人臉重建和動畫技術(shù)可以對頭顱進行虛擬手術(shù)及人臉外科手術(shù)的仿真模擬,根據(jù)模擬可以制訂詳細準確的手術(shù)方案,以降低手術(shù)風險,提高成功率。

(3)安防 近幾年,安防工作的地位逐漸突出,人臉重建在人臉識別技術(shù)的基礎(chǔ)上,利用人的面部圖像特征重建成真實人臉,與真實人臉比對,判斷人員身份,使人更容易判斷,提高準確性。

(4)輔助設(shè)計 當前,隨著人們生活水平的提高和計算機技術(shù)的普及,計算機技術(shù)應(yīng)用到人的生活越來越緊密。當一個人要去做發(fā)型時,先拍攝兩張二維照片,在電腦里重建成三維人臉。頭發(fā)也通過軟件在電腦里虛擬生成,按照人的要求由發(fā)型師在電腦里輔助設(shè)計,客戶選自己喜歡的發(fā)型繼而決定真實的設(shè)計發(fā)型。這樣的虛擬設(shè)計既可以減少浪費,又能設(shè)計客戶滿意的發(fā)型。

4 建議

本文探討的人臉識別與重建的算法過程,能借助于這些成熟的算法和技術(shù)在發(fā)型輔助設(shè)計領(lǐng)域進行推廣與應(yīng)用。在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,將研究過程中的方法、思路、經(jīng)驗發(fā)表成論文,同時通過論文與其他研究人員交流,專門將人臉重建項目發(fā)展成一個行業(yè)性的開源項目。與國內(nèi)做的成功研究所、高校展開理論研究合作,且不斷的完善開發(fā)的應(yīng)用軟件,通過數(shù)據(jù)比對來提高準確度。通過互聯(lián)網(wǎng)平臺,積極探索行業(yè)里需要用到人臉重建的應(yīng)用方向,展開深度合作與開發(fā),借助于這個人臉庫、軟件模塊開發(fā)實用的行業(yè)軟件。

參考文獻

[1] 楊家紅,史超,王耀南.基于規(guī)范化KDDA的人臉識別算法[J].計算機工程與應(yīng)用:2007(43).

[2] 薛迎春.基于圖像矩的圖像歸一化的設(shè)計與實現(xiàn)[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用:2013(4).

[3] 宋師.真實感人臉網(wǎng)格模型的紋理映射研究[D].武漢理工大學:2012:11-11.

[4] 張凱. 基于相似度空間尋優(yōu)的開集人臉識別方法[J].微型電腦應(yīng)用:2010(26).

[5] 鄭強.基于顏色特征的圖像檢索模型[D].西南大學碩士學位論文:2010:20-22.

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