关键点引导相位测量的三维人脸表情获取

摘要：

三维人脸表情捕获在影视、游戏、医学、社交等领域有广泛的应用.为了实现无标记自由运动中的人脸表情三维信息高精度采集,提出了基于人脸关键点检测与匹配的条纹投影三维人脸测量方法.首先,采用三频外差法获取待测对象准静态三维信息作为参考模型,并利用基于深度学习的人脸关键点检测算法从调制度图中得到初始关键点及对应的三维坐标.然后,在动态测量过程中,仅投影两幅或三幅具有相移的条纹.利用改进的傅里叶变换轮廓术或相位测量轮廓术获得变形条纹截断相位及调制度.在调制度图中检测人脸关键点并将其与初始关键点匹配得到其与参考模型中关键点坐标对应关系.计算该时刻人脸相对于参考模型的运动参数并进一步利用参考模型计算近似相位图.最终,利用近似相位图展开截断相位并实现三维形貌的重建,获得该时刻人脸三维表情.利用DLP投影仪及高速摄像机搭建了三维人脸表情捕获系统,实现了 130万像素,100 fps三维数据采集.实验结果表明,该系统能够进行正脸偏转±45.内,俯仰±30.内,侧倾±45.内,大幅度变化的无标记三维表情正确捕获.

关键词：机器视觉、三维成像、相位测量轮廓术、人脸检测、相位展开

所属期刊栏目：20

分类号：O439;TP391.41(光学)

在线出版日期：2022-05-23（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：26-31