【摘要】：提出一種用于美容整形的三維人臉模型自動(dòng)分區(qū)方法。通過(guò)不同分辨率模型、主成分分析數(shù)據(jù)、鼻尖特征和相交曲線形狀等進(jìn)行組合分析,生成標(biāo)準(zhǔn)的正面朝向的三維人臉模型,然后,自動(dòng)渲染生成二維圖像并用可靠的二維人臉特征檢測(cè)方法生成二維標(biāo)志點(diǎn),逆向生成三維人臉標(biāo)志點(diǎn)。最后,基于對(duì)應(yīng)的三維標(biāo)志點(diǎn),將標(biāo)準(zhǔn)制作的解剖學(xué)分區(qū)模板與輸入模型進(jìn)行自動(dòng)擬合,自動(dòng)生成17個(gè)區(qū)域,用于不同類(lèi)型的美容整形手術(shù)。在實(shí)際三維人臉模型分割實(shí)驗(yàn)中擬合基元的分層聚類(lèi)算法、基于"形狀直徑函數(shù)"(SDF)的算法以及SNAKE方法等對(duì)比方法。研究結(jié)果表明:本文方法所得實(shí)際分割效果比對(duì)比算法好,在相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下,本文方法比這3種對(duì)比方法分別快10,70和50 s。
【圖文】：

，提升他們?cè)诓僮鬟^(guò)程中的決策力和熟練程度。1方法設(shè)計(jì)傳統(tǒng)人臉面部分割僅包含眼睛區(qū)域、鼻子區(qū)域和嘴區(qū)域。本文探討一種將三維面部網(wǎng)格劃分為17個(gè)區(qū)域的特殊分割方法，其基本思想是基于一系列智能檢測(cè)技術(shù)依次固定三維人臉模型的空間方向，然后根據(jù)受控二維檢測(cè)技術(shù)反向修正三維人臉模型上的指標(biāo)點(diǎn)的位置。同時(shí)，制作1個(gè)整形手術(shù)定向二次曲線分割掩模，并且基于三維索引點(diǎn)自動(dòng)將掩模與個(gè)性化面部模型匹配，最后根據(jù)掩模的邊線自動(dòng)分割面部區(qū)域。使用的模型包括各種彩色激光掃描儀采集的帶紋理3D表面網(wǎng)格模型，如圖1所示。(a)樣例一；(b)樣例二；(c)樣例三圖1典型具有紋理的三維表面網(wǎng)格模型Fig.13Dsurfacemeshmodelswithtextures1.1三維面部姿勢(shì)校正在三維面部姿勢(shì)校正中，為了避免輸入的三維面部模型初始方向不定，必須固定模型的正面。對(duì)于該問(wèn)題，目前一般使用姿態(tài)不變表面特征來(lái)檢測(cè)眼角和鼻尖的關(guān)鍵點(diǎn)，但計(jì)算量較大。三維模型背面缺失數(shù)據(jù)，正面和側(cè)面形成半個(gè)橢圓體，正面向側(cè)面突出，這些特征可以用于計(jì)算三維模型正面的基本方向。其步驟和方法如下。1)計(jì)算人臉網(wǎng)格模型的平均中心點(diǎn)m：NkkNm11v(1)式中：vk表示人臉網(wǎng)格模型的1個(gè)頂點(diǎn)；k為頂點(diǎn)序號(hào)；N為頂點(diǎn)總個(gè)數(shù)。2)將平均中心點(diǎn)與網(wǎng)格化人臉正面中心點(diǎn)的矢量作為人臉正面的基本方向。在具體實(shí)踐中，若按照原始的三維面部模型進(jìn)行計(jì)算，則可能會(huì)因模型邊界及正面中心點(diǎn)情況復(fù)雜導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果不穩(wěn)定。針對(duì)該問(wèn)題，通過(guò)設(shè)置粗分辨率級(jí)別予以解決。用特定的三角邊長(zhǎng)對(duì)人臉表面進(jìn)行再次網(wǎng)格化處理，去除尖銳邊緣等幾何特征。根據(jù)人臉尺寸和實(shí)驗(yàn)，最終確定三角形邊長(zhǎng)為90mm，如圖2(c)所示。同時(shí)，為了獲得穩(wěn)定的再網(wǎng)格化結(jié)果，先用45m

８釯ㄈ肆扯鋾噼枷櫋和初始人臉形狀S0，則迭代第t次后的人臉形狀St為(,)11ttttSSRIS(4)式中：階段回歸函數(shù)Rt在t階段根據(jù)當(dāng)前形狀St1和人臉特征得到新的形狀St。選擇特征點(diǎn)構(gòu)建初始人臉形狀后計(jì)算形狀增量，不斷迭代更新人臉形狀，最終在三維面部模型自動(dòng)生成的二維面部圖像定位出1組(68個(gè))面部標(biāo)識(shí)點(diǎn)，輸入的三維面部模型被轉(zhuǎn)成受控設(shè)置的視窗，視窗中生成的二維圖像連同窗口尺寸、相機(jī)位置及方向等渲染參數(shù)一起保存。1張三維面部模型的標(biāo)準(zhǔn)正面垂直位置偵測(cè)68個(gè)標(biāo)識(shí)點(diǎn)的二維面部圖像見(jiàn)圖4(a)。人臉圖像中心區(qū)域的二維標(biāo)識(shí)點(diǎn)可以通過(guò)受控視窗保存的渲染參數(shù)，通過(guò)影射反向計(jì)算獲得可靠的三維面部幾何點(diǎn)坐標(biāo)。然而，基于圖像邊界的二維標(biāo)識(shí)點(diǎn)反向計(jì)算三維面部模型的幾何點(diǎn)坐標(biāo)可能并不準(zhǔn)確，，為解決這一問(wèn)題，以正面二維圖像為基礎(chǔ)向左和向右旋轉(zhuǎn)30°進(jìn)行渲染，生成2張側(cè)面的二維圖像，如圖4(b)和圖4(c)所示。結(jié)合旋轉(zhuǎn)矩陣使用最小二乘法計(jì)算三維面部模型的幾何點(diǎn)坐標(biāo)。需要說(shuō)明的是：在計(jì)算三維標(biāo)識(shí)點(diǎn)時(shí)不必計(jì)算所有對(duì)應(yīng)的二維標(biāo)識(shí)點(diǎn)，僅需選擇一些關(guān)鍵解剖學(xué)標(biāo)識(shí)點(diǎn)。3D人臉正面和側(cè)面的27個(gè)三維標(biāo)識(shí)點(diǎn)分別如圖5(a)和圖5(b)所示。1.3三維面部分割本文根據(jù)各種美容手術(shù)的解剖區(qū)域構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)解剖分割模板。將三維面部網(wǎng)格劃分為17個(gè)區(qū)域，包括前(a)標(biāo)準(zhǔn)正面姿勢(shì)；(b)向左側(cè)旋轉(zhuǎn)30°；(c)向右側(cè)旋轉(zhuǎn)30°圖4檢測(cè)從三維面部模型生成的二維圖像上的面部標(biāo)記Fig.4Detectingfaciallandmarkson2Dimagegeneratedfrom3Dfacialmodel
【作者單位】： 吉首大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61262032,61562029,61363073) 湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015JJ3100)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2544358