一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法及系统，其方法包括：从人脸三维数据库中提取三维扫描人脸，在平均脸模型中人工标记人脸特征点；基于摄像机实时采集的人脸二维图像；通过空间定位跟踪每一幅人脸二维图像中的空间位置，并获取每一幅人脸二维图像与人脸三维数据的相对位置关系；遍历人脸二维图像中每一个像素，将像素灰度值赋值给人脸三维数据中的体素，并完成人脸三维数据的重建；对重建的人脸三维数据进行人脸稀疏三维点云计算；对平均脸模型进行全局形变得到人脸三维模型。通过本发明专利技术实施例采取摄像头及时采集人脸二维图像，完成对人脸三维数据的重建，实现了人脸二维图像到人脸三维模型数据间的匹配关系。

A method and system for 3D reconstruction of face image to face

The invention discloses a method and system for two-dimensional face to face 3D reconstruction, the method includes: extracting 3D face scan from 3D face database, labeled face feature points in average face model; two-dimensional face camera based on real-time tracking; spatial position of each facial 2D images by the space location, and get the relative position of each facial 2D image and 3D face data; each pixel traversal face two-dimensional image, the pixel value assigned to the 3D face data in voxel, and completed the reconstruction of 3D face data; 3D face data to reconstruct face sparse 3D point cloud the calculation of the average face model; 3D face model to get the global deformation. Through the embodiment of the invention, a camera can collect two dimensional face images in time, complete the reconstruction of 3D face data, and achieve the matching relationship between 2-D face images and 3D facial model data.

【技术实现步骤摘要】
一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法及系统
本专利技术涉及信息
，具体涉及一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法及系统。
技术介绍
三维重建一直是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它在虚拟现实、物体识别和可视化等方面有着广泛的应用。如何在计算机中对场景进行快速、有效的重建，向来都是计算机视觉研究领域的热点和难点。三维重建是在一个静态场景下的一系列的图像来估计场景的三维结构。同时估计多视图几何可能不一样复杂的对象识别，它需要许多任务；一些例子包括获得致密重建、创建详细的3D模型或犯罪现场、测量距离的图像、机器人技术、建立一个内部三维模型从图像导航、渲染视频特效等。此外，通过多视图系统获得的信息可以用作更高水平的输入、识别或其他系统。现有摄像机技术采集一般都是二维图像，而无法及时转换成三维图像，缺乏针对具体人脸二维图像到人脸三维图像的转换方法，导致了整个人脸三维场景模式的应用型不足。
技术实现思路
本专利技术提供了一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法及系统，该方法可以实现针对摄像机获取的人脸二维图像到人脸三维模型的转换，为人脸二维图像到人脸三维重建提供了一种可行的思路。本专利技术提供了本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法，其特征在于，包括：从人脸三维数据库中提取三维扫描人脸，经过坐标修正，稠密对应，网格重采样和平均化得到平均脸模型，在平均脸模型中人工标记人脸特征点；基于摄像机实时采集的人脸二维图像，获取人脸二维图像的大小、间隔两个参数；通过空间定位跟踪每一幅人脸二维图像中的空间位置，并获取每一幅人脸二维图像与人脸三维数据的相对位置关系；遍历人脸二维图像中每一个像素，将像素灰度值赋值给人脸三维数据中的体素，并完成人脸三维数据的重建；对重建的人脸三维数据进行人脸稀疏三维点云计算；以平均脸模型上的人脸特征点为出发点，以人脸稀疏三维点云中人脸特征三维点云为目标，对平均脸模型进行全局...

【技术特征摘要】
1.一种人脸二维图像到人脸三维重建的方法，其特征在于，包括：从人脸三维数据库中提取三维扫描人脸，经过坐标修正，稠密对应，网格重采样和平均化得到平均脸模型，在平均脸模型中人工标记人脸特征点；基于摄像机实时采集的人脸二维图像，获取人脸二维图像的大小、间隔两个参数；通过空间定位跟踪每一幅人脸二维图像中的空间位置，并获取每一幅人脸二维图像与人脸三维数据的相对位置关系；遍历人脸二维图像中每一个像素，将像素灰度值赋值给人脸三维数据中的体素，并完成人脸三维数据的重建；对重建的人脸三维数据进行人脸稀疏三维点云计算；以平均脸模型上的人脸特征点为出发点，以人脸稀疏三维点云中人脸特征三维点云为目标，对平均脸模型进行全局形变得到人脸三维模型。2.如权利要求1所述的人脸二维图像到人脸三维重建的方法，其特征在于，所述遍历人脸二维图像中每一个像素，将像素灰度值赋值给人脸三维数据中的体素，并完成人脸三维数据的重建包括：遍历人脸三维数据，获取体素空缺区域，并进行边界检测；计算空缺区域边界上每一个体素的修补权重系数；遍历整幅三维人脸数据，寻找与修补权重系数最大的模块最匹配的模块，修补权重系数最大的模块，完成人脸三维数据的重建。3.如权利要求2所述的人脸二维图像到人脸三维重建的方法，其特征在于，所述进行边界检测包括：根据canny算法检测得到超声三维数据中空缺区域的边界。4.如权利要求3所述的人脸二维图像到人脸三维重建的方法，其特征在于，所述Canny算法检测的具体方法包括：用高斯滤波器对图像滤波，以消除图像中的噪声；对滤波后图像中的每个像素，计算梯度幅值和方向；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘，对非极大值抑制幅值进行阈值化，得到边缘阵列图像。5.如权利要求4所述的人脸二维图像到人脸三维重建的方法，其特征在于，所述以平均脸模型上的人脸特征点为出发点，以人脸稀疏三维点云中人脸特征三维点云为目标，对平均脸模型进行全局形变得到人脸三维模型包括：根据人脸特征点的有序性，对全局形变之后的平均脸模型进行网格划分；根据网格划分进不同的区域，进行局部形变，得到目标人脸的稠密人脸网格模型；对目标人...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹瑾，
申请(专利权)人：广东技术师范学院，
类型：发明
国别省市：广东,44