[发明专利]基于ASM算法的人脸特征点采集及三维人脸建模方法有效

专利信息
申请号: 201610003018.6 申请日: 2016-01-05
公开(公告)号: CN105701455A 公开(公告)日: 2016-06-22
发明(设计)人: 睢丹;吴华;赵元庆;吕鑫;牛红惠 申请(专利权)人: 安阳师范学院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06T17/00
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 谈杰
地址: 455000 *** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 基于 asm 算法 特征 采集 三维 建模 方法
【权利要求书】:

1.基于ASM算法的人脸特征点采集及三维人脸建模方法,其特征在于按照以下步骤进 行:

步骤1,人脸特征采集,对采集样本的训练集特征点进行手工标定,再在同一坐标中完 成训练集中全部形状的校准,采用依据三角形特征的自动定位技术,同时通过准确的重要 的特征完成人脸特征的精准定位,采用全局纹理信息对局部特征点搜索效果进行优化,从 而实现人脸特征的统计分析;

步骤2:设置用于建模的设备参数;

步骤3:三维人脸建模,通过双目立体视觉理论对人脸正面及侧脸的图像特征点进行提 取,通过两张不同坐标系下的人脸图像合成一个三维人脸模型。

2.按照权利要求1所述基于ASM算法的人脸特征点采集及三维人脸建模方法,其特征在 于:所述步骤1对采集样本的训练集特征点进行标定方法为:首先搜集n个训练样本并手动 记录下每个训练样本中的K个关键特征点,构建训练集的形状向量如下所示:

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

其中,表示第i个训练样本上第k个特征点的坐标n表示训练样本的个数;

其次:计算平均形状向量及方差矩阵并将其按从大到小依次排序,完成形状向量进行 PCA处理,求取特征点的均值和方差,以便获得局部特征之间的距离,构建局部特征:

(1)平均形状向量:

(2)协方差矩阵: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)局部特征距离:fsim=(g-gi)·(g-gi)T

其中:n表示训练样本的个数,T样本参数向量,P为最大样本数,j为常数,gij为局部纹 理,g为整体纹理,最后,构建初始模型,完成ASM算法优化,其公式如下所示:X=M(s,θ)[ai] +Xc

其中,M为平均形状,M(s,θ)为平均形状以其中心逆时针旋转θ缩放s,[ai]为训练集的形 状向量,Xc为平移距离。

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