一种快速精确的人脸三维形状重构新方法

摘要：

针对传统SFS(Shap from Shading)的不足,提出了一种新的基于BP神经网络的明暗恢复形状的方法,该方法是基于兰伯特(Lambertian)反射模型的改进算法,利用了BP神经网络强的非线性映射能力,将Lambertian表面反射模型与光滑表面模型相结合,然后再利用一些已知条件,构成SFS问题的正则化模型;变换不同的照明条件,将模型平移或旋转获得多幅图象,以增加约束条件;计算出误差补偿参数去修正邻域内的三维误差.由于考虑了邻域的平均值,使算法的稳定性和精确性都得到了加强.实例表明,该算法较传统的算法更快和更精确.

关键词：计算机图象处理(520·6040)、从明暗恢复形状、兰伯特(Lambertian)、反射模型、BP神经网络、误差补偿

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金50274080;湖南省教育厅科研项目02C643

在线出版日期：2003-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：907-911