智能配镜三维特征参数提取方法研究

摘要：

针对智能配镜中三维面部特征点提取算法复杂度较高的问题,提出一种将三维点云转换为映射图像定位特征点的方法.采用Voronoi方法计算面部三角网格各顶点处的高斯曲率、平均曲率.选取鼻尖、眼角等曲率特征明显的区域估计面部点云姿态.根据曲率旋转不变性,使用初选的点云方向向量简化旋转矩阵的计算,使面部点云正面朝向视点.将点云映射转换为图像,三维网格模型中三角面片一对一映射到图像中的三角形.搭建卷积神经网络,使用Texas 3DFRD数据集进行模型训练.进行人脸对齐,预测所得各面部特征点分别限制在图像某三角形中.根据图像中三角形映射查找三维网格模型中对应三角面片,通过三角面片顶点坐标计算配镜所需的面部特征点位置坐标,实现配镜特征参数的提取.

关键词：点云、人脸对齐、映射、特征提取、配镜

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：665-670