一種基于3d模型的虛擬人臉生成方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于3D模型的虛擬人臉生 成方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近幾十年來(lái)，人們對(duì)生物特征技術(shù)的研究獲得了一些成果，其中人臉識(shí)別技術(shù)更 是取得了突破性的進(jìn)展。人臉識(shí)別技術(shù)是一種重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，相對(duì)于指紋、虹膜 等識(shí)別技術(shù)，它更具有方便、友好等使用特點(diǎn)，因此它在安全、商業(yè)等許多領(lǐng)域得到了廣泛 應(yīng)用。由于人臉姿態(tài)變化，環(huán)境光照變化，以及人臉表情變化、容貌變迀、佩戴眼鏡和帽子等 遮擋物，現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確率會(huì)大幅下降。其中人臉姿態(tài)變化是導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率下 降的重要原因之一，因此研究基于多姿態(tài)的快速、精確的核心識(shí)別方法就顯得非常重要。 [0003]目前，解決人臉識(shí)別中姿態(tài)問(wèn)題的方法大致主要分為兩類(lèi)：基于二維信息的方法 和基于3D信息的方法。其中，基于3D信息的人臉識(shí)別方法，主要包括利用形狀信息，紋理 信息等人臉的本質(zhì)屬性來(lái)進(jìn)行識(shí)別。例如基于高質(zhì)量的激光掃描深度數(shù)據(jù)進(jìn)行曲率分析來(lái) 實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，但由于準(zhǔn)確的3D數(shù)據(jù)需要激光掃描等硬件設(shè)備才能獲得，在獲取過(guò)程中對(duì) 用戶(hù)的干擾比較大，數(shù)據(jù)獲取時(shí)間長(zhǎng)，而且三維數(shù)據(jù)計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)高于二維數(shù)據(jù)，計(jì)算量較 大，因此這大大限制了基于3D信息進(jìn)行人臉識(shí)別的應(yīng)用。再如3D變形模型方法，該方法將 3D變形模型和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的投影和光照模擬相結(jié)合，最后實(shí)現(xiàn)人臉重建，但是整個(gè)過(guò)程 需要迭代優(yōu)化完成，計(jì)算復(fù)雜，比較耗時(shí)。而基于二維信息的人臉多姿態(tài)問(wèn)題解決方法，大 致可以將它們分為兩類(lèi)：（1)基于視圖的方法，即在訓(xùn)練/注冊(cè)集合中，需要每個(gè)人多姿態(tài) 下的多幅視圖進(jìn)行識(shí)別；（2)基于姿態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化的方法，即把測(cè)試（或注冊(cè)集合）圖像校正到 預(yù)先定義的標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)下進(jìn)行識(shí)別，姿態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化包括將姿態(tài)校正到正面或者其他偏轉(zhuǎn)角度下 的姿態(tài)。其中基于姿態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化的方法取得了一定的實(shí)驗(yàn)效果，但同時(shí)也存在一些問(wèn)題：這些 問(wèn)題包括比如側(cè)面圖像偏轉(zhuǎn)角度不能太大，或者正面圖像的一些人臉部分在側(cè)面中根本不 存在，無(wú)法從側(cè)臉中找到丟失的信息，導(dǎo)致生成的正面圖像與真實(shí)圖像相差太大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題，特別創(chuàng)新地提出了一種基于3D 模型的虛擬人臉生成方法。
[0005] 為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述目的，本發(fā)明提供了一種基于3D模型的虛擬人臉生成方 法，包括以下步驟：
[0006] S1，確定人臉偏轉(zhuǎn)在三維立體空間與二維平面圖像之間的關(guān)系；
[0007] S2,從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中選出同一對(duì)象的從正面偏轉(zhuǎn)到兩個(gè)不同角度的圖像，兩個(gè)偏 轉(zhuǎn)到不同角度的圖像形成的姿態(tài)Pl和姿態(tài)P2作為訓(xùn)練樣本；
[0008] S3,分別在姿態(tài)Pl和姿態(tài)P2下標(biāo)定η個(gè)特征點(diǎn)，Pl和P2上的標(biāo)記點(diǎn)--對(duì)應(yīng)，共 構(gòu)成了 η個(gè)特征點(diǎn)對(duì)，所述η為正整數(shù)，特征點(diǎn)對(duì)為Pl橫坐標(biāo)數(shù)組= (.η'χ/ν%.#，,,、,;?/1) 和P2橫坐標(biāo)數(shù)組Z2 = );
[0009] S4,利用特征點(diǎn)對(duì)XjP X 2計(jì)算每一個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參數(shù)a滿(mǎn)r y Γι為三維立體空 間中以脖子為軸中心，人臉上的點(diǎn)為邊界的旋轉(zhuǎn)半徑兩為正面人臉圖像上點(diǎn)的橫坐標(biāo)位 置，非特征點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)半徑r'等于與其距離最近的特征點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)半徑；
[0010] S5，計(jì)算測(cè)試樣本從正面偏轉(zhuǎn)角度的橫坐標(biāo)數(shù)組 ^ = ,Xi為測(cè)試樣本從正面偏轉(zhuǎn)角度θ χ時(shí)的橫坐標(biāo)數(shù)組， x/ντ/',.γ/ν..,.τ/'依次分別為測(cè)試樣本從正面偏轉(zhuǎn)角度θ χ時(shí)的第一個(gè)特征點(diǎn)橫坐標(biāo)；第 二個(gè)特征點(diǎn)橫坐標(biāo)，第三個(gè)特征點(diǎn)橫坐標(biāo)，……，第η個(gè)特征點(diǎn)橫坐標(biāo)；
[0011] S6,利用X1分別得到測(cè)試樣本偏轉(zhuǎn)θ χ的虛擬人臉圖像。
[0012] 在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式中，在S3中，通過(guò)以下步驟對(duì)同一對(duì)象的兩個(gè)偏轉(zhuǎn) 不同角度圖像進(jìn)行特征點(diǎn)標(biāo)定：
[0013] S21 :選擇同一對(duì)象的從正面偏轉(zhuǎn)Θ 1角度的圖像姿態(tài)Pl和從正面偏轉(zhuǎn)Θ 2角度的 圖像姿態(tài)Ρ2 ;
[0014] S22 :在P1上選取一個(gè)特征點(diǎn)(#，W );
[0015] S23 :在Ρ2上選取一個(gè)特征點(diǎn)U' .vf );
[0016] S24 :重復(fù)步驟S22, S23,同時(shí)在Pl選取下一特征點(diǎn)(爲(wèi)K1)時(shí)滿(mǎn)足以下條件：
[0017] m<\x^f' -xf' \<M, m<\yl+f' -yf' \<M, {0<m <M),
[0018] 其中，M的范圍為10 < M < 15,所述i為1、2、3……、n，當(dāng)人臉PU P2上選取 的特征點(diǎn)均為η個(gè)時(shí)，此時(shí)，姿態(tài)Pl橫坐標(biāo)數(shù)組具縱坐標(biāo)數(shù)組 K ?.，姿態(tài) Ρ2 橫坐標(biāo)數(shù)組4 =(χι'χ/:,χ/:,...,χ/ 2)，縱坐標(biāo)數(shù)組
[=),形成η個(gè)特征點(diǎn)對(duì)，因?yàn)镻l和Ρ2只偏轉(zhuǎn)，所以Y1= Y 2;結(jié)束選 取。
[0019] 在本發(fā)明的一種更加優(yōu)選實(shí)施方式中，Pl上的特征點(diǎn)為人臉上的關(guān)鍵特征點(diǎn)，所 述關(guān)鍵特征點(diǎn)包括鼻子、眼睛或嘴巴，Ρ2上的特征點(diǎn)與Pl上選取的特征點(diǎn)為同一特征點(diǎn)。
[0020] 在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式中，步驟S4中，通過(guò)以下獲得相應(yīng)的&1和r i值：
[0021] xf1 = Ut^ri *sin
[0022] X10' = Ui +r 5：<sin fl. 5
[0023] 式中，Θ i為人臉從正面偏轉(zhuǎn)到姿態(tài)Pl的偏轉(zhuǎn)角度；Θ 2為人臉從正面偏轉(zhuǎn)到姿態(tài) Ρ2的偏轉(zhuǎn)角度；!^為3D空間中以脖子為軸中心，人臉上的第i點(diǎn)為邊界的旋轉(zhuǎn)半徑；a i為 正臉人臉圖像上第i點(diǎn)的橫坐標(biāo)位置；Xf為人臉從正面偏轉(zhuǎn)Θ i角度時(shí)，圖像上第i對(duì)應(yīng) 點(diǎn)的橫坐標(biāo)位置；為人臉從正面偏轉(zhuǎn)Θ 2角度時(shí)，圖像上第i對(duì)應(yīng)點(diǎn)的橫坐標(biāo)位置；所述 i為不大于η的正整數(shù)；
[0024] 此時(shí)得到特征點(diǎn)的半徑數(shù)組R = Cr1, r2, r3,. . .，rn)和對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)數(shù)組A = (￡li，&2，&3，· · ·，&η) 0
[0025] 在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式中，步驟S5中Λ·/'的計(jì)算方法為：
[0026] λ-/ = (67, + r *sin 0 :*
[0027] 式中，θ χ為人臉從正面偏轉(zhuǎn)到姿態(tài)Px的偏轉(zhuǎn)角度；r為3D空間中以脖子為軸中 心，人臉上的第i點(diǎn)為邊界的旋轉(zhuǎn)半徑；&1為正臉人臉圖像上第i點(diǎn)的橫坐標(biāo)位置；為人 臉從正面偏轉(zhuǎn)θ χ角度時(shí)，圖像上第i對(duì)應(yīng)點(diǎn)的橫坐標(biāo)位置；所述i為不大于n的正整數(shù)， 此時(shí)得到 = (.?，χ/'，χ/'，..·，λ? )，ζ·=。
[0028] 在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式中，人臉偏轉(zhuǎn)在三維立體空間與二維平面圖像之間 的關(guān)系如下：
[0029] d = r*sin Θ，
[0030] 式中，Θ為人臉從正面偏轉(zhuǎn)的角度；d為二維平面人臉圖像上點(diǎn)從正面偏轉(zhuǎn)Θ的 距離；r為三維立體空間中以脖子為軸中心，人臉上的點(diǎn)為邊界的旋半徑。
[0031] 綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明生成的虛擬人 臉圖像與真實(shí)人臉圖像很相似，尤其是在角度較低的情況下，幾乎分辨不出生成圖與原圖。
【附圖說(shuō)明】
[0032] 圖1中，（a)是本發(fā)明中3D圖像旋轉(zhuǎn)示意圖；(b)是本發(fā)明3D圖像與二維圖像關(guān) 系示意圖。
[0033] 圖2中，（a)是本發(fā)明一種優(yōu)選實(shí)施方式中姿態(tài)Pl特征點(diǎn)標(biāo)記示意圖；(b)是本發(fā) 明一種優(yōu)選實(shí)施方式中姿態(tài)P2特征點(diǎn)標(biāo)記示意圖。
[0034] 圖3中，（a)是本發(fā)明一種優(yōu)選實(shí)施方式中人臉