[发明专利]一种基于边缘图的三维人脸重建方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于边缘图的三维人脸重建方法及其系统，其方法包括步骤一根据二维图像的人脸特征点，生成二维人脸边缘线；步骤二根据规范化之后的三维人脸样本库建立三维人脸边缘图，同时对规范化之后的三维人脸样本库进行主成份分解得出各特征向量；步骤三通过遗传算法匹配目标图像的二维人脸边缘线与三维人脸边缘图，进行寻优得到目标图像的三维重建系数序列；步骤四综合步骤二中的各特征向量及步骤三中的三维重建系数序列重建出三维人脸模型。本方法解决了人脸姿态变换的问题，大大降低了特征点标定对重建造成误差，对稀疏形变模型对标定特征点敏感的问题得到了良好的改进。

主权项

一种基于边缘图的三维人脸重建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：根据二维图像的人脸特征点，生成二维人脸边缘线；步骤二：根据规范化之后的三维人脸样本库建立三维人脸边缘图，同时对规范化之后的三维人脸样本库进行主成份分解得出各特征向量；步骤三：通过遗传算法匹配目标图像的二维人脸边缘线与三维人脸边缘图，进行寻优得到目标图像的三维重建系数序列；步骤四：综合步骤二中的各特征向量及步骤三中的三维重建系数序列重建出三维人脸模型；所述步骤三包括如下步骤：(1)产生初始种群：设定每代种群包含N个三维重建系数序列：f1，f2，…，fN，其中f＝(β1，β2，…，βm，α，γ，δ，k)∈Rm+4，(α，γ，δ)为人脸对应三个方向，x轴，y轴，z轴的旋转角度，(α，γ，δ)∈(‑45°～45°)，根据三维重建系数序列中每个系数的范围，均匀选取系数，作为初代种群；β1，β2，…，βm分别为对应于m个主成分的重建系数，k为模型的缩放系数，Rm+4代表m+4维的实数空间，(α，γ，δ)∈(‑45°～45°)代表α，γ，δ三个方向分别在(‑45°～45°)的范围内；(2)选择：首先定义F为每个三维重建系数序列的适应度函数，其为三维人脸边缘图上点到其对应二维人脸边缘线的距离和：F＝1/D，n代表三维人脸边缘图上点的总数目，h为二维人脸边缘线的总数目，0(pi，1j)代表三维人脸边缘图上点pi与其对应二维人脸边缘线上直线1j的点线间距离，S定义为符号函数，表示点与对应直线间的位置关系：symbol：‑→+or+→‑代表原边缘图定义时目标点在其对应边缘线内部，而在模型形变后目标点在其对应边缘线外部，或者原边缘图定义时目标点在其对应边缘线外部，而在模型形变后目标点在其对应边缘线内部；symbol：‑→‑or+→+代表原边缘图定义时目标点在其对应边缘线内部，在模型形变后目标点在其对应边缘线内部，或者原边缘图定义时目标点在其对应边缘线外部，在模型形变后目标点在其对应边缘线外部；然后根据适应度函数F计算种群中每个基因的适应度：F1，F2，…，FN，根据所计算出的适应度将上代三维重建系数序列进行降序排列：f1′，f，′，…，fN′，将适应度最大的点作为猴王点f1′；(3)交叉：对(2)中产生的降序序列以猴王点f1′为中心，按下式进行交叉运算得到下代种群的新点：f1＝f1′；fj＝f1′+λ·(random‑0.5)·(f1′‑fj′)，j＝2，3，…，N；f1′为上代猴王点；random为0‑1之间的随机数；λ为变异调整系数，取3～5；(4)变异：从第二代开始引入变异计算，设变异比例为rb，那么有ib＝rb·N个变异基因；从第二代开始，将上代升序矩阵中排在后面的ib个较劣的随机产生的三维重建系数序列替代，再重复选择‑交叉‑变异过程；通过不断的选择‑交叉‑变异过程，直到达到预定的最大迭代数M代或预先设定的适应度阈值后，停止迭代，输出最终代的猴王点即为寻优求解的三维重建系数序列。