[发明专利]使用立体人脸的增益人脸合成方法

说明书

使用立体人脸的增益人脸合成方法，第一步：获取立体人脸图像并取得标定点集；第二步：利用标定点线性链表和标定点相关的三角子集线性链表使三角集有序，判断两个三角集中共有元素和非共有元素分别作为双向性三元组和非双向性三元组；第三步：利用第二步中的双向性三元组完成到参考人脸中对应人脸三角的纹理映射；第四步：利用第二步中的非双向性三元组完成到参考人脸中对应人脸三角的纹理映射；第五步：分别从双向性三元组和非双向性三元组的对应区域提取特征，且利用权值衡量贡献。把立体人脸的脸区对应转化为三角集链表结构对应，缩短对应建立时间；利用三元组表示立体人脸的三角子区，为后面的表示和分析提供方便。

技术领域：

本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种利用立体人脸合成增益人脸技术。

背景技术：

立体人脸源自立体视觉技术。立体视觉技术是计算机视觉研究的分支之一，模拟人的眼睛捕获视觉信息方式，使用两个摄像机，他们可以水平放置也可以垂直放置，摄像机间保持固定距离，从不同视角同时捕获人脸信息。仅使用单一摄像机捕获到的人脸，面部细节有时会受到影响，使用从不同视角捕获到的一对人脸可以弱化该问题，实现面部细节的补偿。

在人脸分析前对面部细节进行增益是必要的，这种增益不同于引入人脸没有的信息，而是补偿面部细节丢失的信息且易于形成对后面分析有益的表示方式。在人脸采集时刻因人为因素、修饰物、外部环境的影响从单一视角捕获的人脸有时会缺失信息，当缺失的信息不是语义标定点且缺失区域较小时，通常不会影响后面的分析，然而，当缺失的信息是语义标定点且缺失区域较大时，无论从人脸配准、人脸表示，还是人脸识别、人脸重构，均会受到影响，使用立体人脸的优势在于使用了两个不同视角的人脸信息，若遮挡区域不在捕获到的两个脸区中同时出现，利用补偿或者修复可以取得增益人脸，从而为后面的人脸分析提供支持。

立体人脸不等同于从不同视角捕获的一对人脸，立体人脸中同一点具有相同的y值且不同的x值或者相同的x值且不同的y值，这样，在配准人脸个体时易于施加互约束。利用立体人脸取得增益人脸的前提是找到脸区间的对应关系，包含语义标定点对应和区域对应，前者可以使用人脸配准方法以及点集间对应方式取得，而后者建立在前者基础上不仅考虑语义标定点而且考虑其他面部点。

在取得人脸外轮廓以及面部细节点集后通常使用两种方式建立立体人脸的脸区对应：一是利用三角剖分把脸区表示成三角集，这样，对应问题转化为在对应三角间寻找仿射变换；二是把人脸外轮廓以及面部细节点集作为控制点，利用薄板样条完成整个脸区的对应。两种方式的共性在于假设人脸外轮廓以及面部细节点均可视。前者的缺陷在于需要使用插值修复丢失的信息，而后者的缺陷在于速度，通常前者被使用。

在使用前者时，利用三角剖分取得的三角集是无序的，这样，直接使用三角索引构造立体人脸对应是不精确的，搜索且表示对应三角成为必要的任务；三角集对应不是满射，使用立体人脸合成增益人脸时对应区域纹理得到增强，而非对应区域无纹理或者通过插值获得纹理，抑制了所取得增益人脸的表示力；仅考虑三角集对应而缺乏有效的表示，忽视了增益人脸中不同区域的价值，对应区域和非对应区域应分别考虑。

发明内容：

发明目的：

本发明要解决的技术问题是提供一种基于立体人脸的增益人脸合成方法，其目的是解决立体人脸对应表示以及不同区域表示与量化问题。

技术方案：

一种基于立体人脸的增益人脸合成方法，其特征在于：其步骤在于：

第一步：获取立体人脸图像并取得标定点集；

第二步：基于第一步中的标定点集做三角剖分，利用标定点线性链表和标定点相关的三角子集线性链表使三角集有序，判断两个三角集中共有元素和非共有元素分别作为双向性三元组和非双向性三元组；

第三步：利用第二步中的双向性三元组完成到参考人脸中对应人脸三角的纹理映射；