本發(fā)明涉及人體三維建模技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于特征的三維人臉建模方法。

背景技術(shù)：

傳統(tǒng)的三維人臉建模是利用一套由三角面片構(gòu)成的網(wǎng)格人臉模型，對(duì)每個(gè)三角面片進(jìn)行比照調(diào)整，再利用平滑過渡算法打磨人臉模型，這種方案存在的問題就是調(diào)整的顆粒度太高，因?yàn)檎麄€(gè)模型三角面片的個(gè)數(shù)是固定的，所以注定會(huì)出現(xiàn)某些區(qū)域無法調(diào)整出期望的圖樣這樣的問題。而且模型在調(diào)整的過程中，其所調(diào)整的是一片一片單獨(dú)的三角面片，有些情況下可能會(huì)割碎整個(gè)面部的結(jié)構(gòu)，即使再使用平滑過渡算法也難以打磨出一個(gè)完整有辨識(shí)度的人臉模型。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于特征的三維人臉建模方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于特征的三維人臉建模方法，步驟如下：

1)將面部分為多個(gè)區(qū)域；

2)對(duì)每個(gè)區(qū)域的特征點(diǎn)進(jìn)行提取，通過比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型上預(yù)設(shè)的特征點(diǎn)，局部調(diào)整每個(gè)區(qū)域內(nèi)的面部形態(tài)；

3)將調(diào)整完成的二維特征點(diǎn)從二維坐標(biāo)映射到三維的人臉模型中；

4)完成坐標(biāo)映射后，對(duì)特征點(diǎn)采用b樣條函數(shù)來擬合b樣條曲線；

5)采用平滑過渡算法將各個(gè)面部區(qū)域拼接在一起。

作為本發(fā)明進(jìn)一步的方案：步驟1)中，將面部分為區(qū)域a、區(qū)域b、區(qū)域c、區(qū)域d、區(qū)域e、區(qū)域f、區(qū)域g、區(qū)域h、區(qū)域i、區(qū)域j；

所述區(qū)域a通過選取額肌、帽狀腱膜、枕額肌額腹、顳筋膜淺層形成；

所述區(qū)域b通過選取皺眉肌、降眉間肌、顳筋膜深層形成；

所述區(qū)域c通過選取眼輪匝肌、枕額肌額腹、枕額肌枕腹、內(nèi)毗形成；

所述區(qū)域d通過選取鼻肌、提上唇肌內(nèi)側(cè)部、顴小肌、顴大肌形成；

所述區(qū)域e通過選取上唇方肌、提上唇肌、鼻肌橫部、提上唇肌眶下部形成；

所述區(qū)域f通過選取鼻肌翼部、提口角肌、副腮腺、腮腺管形成；

所述區(qū)域g通過選取口輪匝肌、頰肌、腮腺形成；

所述區(qū)域h通過選取降口角肌、咬肌形成；

所述區(qū)域i通過選取降下唇肌、下唇方肌、斜方肌形成；

所述區(qū)域j通過選取駭肌、下頜下腺、胸鎖乳突肌形成。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明基于特征的三維人臉建模方法生成的的人臉模型還原度更高，從骨骼到輪廓再到五官的細(xì)節(jié)，都更加逼真，克服了以前人臉建模方法缺乏真實(shí)感、神情僵硬的問題；本發(fā)明基于特征的三維人臉建模方法模型調(diào)整速度更快，選取的特征點(diǎn)更精準(zhǔn)。

附圖說明

圖1為區(qū)域a、區(qū)域h和區(qū)域i所擬合的特征曲線。

圖2為圖1的側(cè)視示意圖。

圖3為區(qū)域d所擬合的特征曲線。

圖4為區(qū)域e所擬合的特征曲線。

圖5為區(qū)域f所擬合的特征曲線。

圖6為區(qū)域g所擬合的特征曲線。

圖7為區(qū)域c所擬合的特征曲線。

圖8為區(qū)域b所擬合的特征曲線。

圖9為區(qū)域j所擬合的特征曲線。

圖10為區(qū)域j所擬合的特征曲線圖。

圖11為采用平滑過渡算法將各個(gè)面部區(qū)域拼接在一起后的正面效果示意圖。

圖12為采用平滑過渡算法將各個(gè)面部區(qū)域拼接在一起后的側(cè)面效果示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步詳細(xì)地說明。

請(qǐng)參閱圖1-12，一種基于特征的三維人臉建模方法，步驟如下：

1)將面部分為多個(gè)區(qū)域，本實(shí)施例中，優(yōu)選的，將面部分為區(qū)域a、區(qū)域b、區(qū)域c、區(qū)域d、區(qū)域e、區(qū)域f、區(qū)域g、區(qū)域h、區(qū)域i、區(qū)域j；

所述區(qū)域a通過選取額肌、帽狀腱膜、枕額肌額腹、顳筋膜淺層形成；所述區(qū)域b通過選取皺眉肌、降眉間肌、顳筋膜深層形成；所述區(qū)域c通過選取眼輪匝肌、枕額肌額腹、枕額肌枕腹、內(nèi)毗形成；所述區(qū)域d通過選取鼻肌、提上唇肌內(nèi)側(cè)部、顴小肌、顴大肌形成；所述區(qū)域e通過選取上唇方肌、提上唇肌、鼻肌橫部、提上唇肌眶下部形成，所述區(qū)域f通過選取鼻肌翼部、提口角肌、副腮腺、腮腺管形成；所述區(qū)域g通過選取口輪匝肌、頰肌、腮腺形成；所述區(qū)域h通過選取降口角肌、咬肌形成；所述區(qū)域i通過選取降下唇肌、下唇方肌、斜方肌形成；所述區(qū)域j通過選取駭肌、下頜下腺、胸鎖乳突肌形成；

2)對(duì)每個(gè)區(qū)域的特征點(diǎn)進(jìn)行提取，通過比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模型上預(yù)設(shè)的特征點(diǎn)，局部調(diào)整每個(gè)區(qū)域內(nèi)的面部形態(tài)；

在對(duì)區(qū)域a進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，以頭蓋骨以及下巴自然的弧度為基準(zhǔn)，如附圖1所示；

在對(duì)區(qū)域b進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，如附圖8所示；

在對(duì)區(qū)域c進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，因?yàn)檠燮げ糠值慕Y(jié)構(gòu)較為平滑且近橢圓形，所以曲線選取豎直區(qū)域的特征點(diǎn)擬合成曲線，如附圖7所示；

在對(duì)區(qū)域d進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，考慮到它左右對(duì)稱,特征點(diǎn)相對(duì)密集，同時(shí)弧度的部分主要在鼻翼以及鼻頭，所以我們選用橫向選取特征點(diǎn)并擬合成曲線的方法，如附圖3所示；

在對(duì)區(qū)域e進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，選取肌肉延展的方向作為曲線擬合的方向，由于有斜臥的顴骨，所以臉頰部分采用斜向擬合的方式，如附圖4所示；

在對(duì)區(qū)域f進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，選取肌肉延展的方向作為曲線擬合的方向，采用橫向擬合的方式，如附圖5所示；

在對(duì)區(qū)域g進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，參照肌肉的分布圖，曲線選取橫向區(qū)域的特征點(diǎn)擬合成曲線，這種方式擬合成的嘴唇會(huì)更加平滑豐滿，如附圖6所示；

在對(duì)區(qū)域h進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，如附圖1-2所示；

在對(duì)區(qū)域i進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，如附圖1-2所示；

在對(duì)區(qū)域j進(jìn)行特征點(diǎn)提取時(shí)，主要需要擬合的是喉結(jié)以及動(dòng)脈區(qū)域的肌肉狀態(tài)，所以曲線選取橫向區(qū)域的特征點(diǎn)擬合成曲線，如附圖9-10所示；

3)將調(diào)整完成的二維特征點(diǎn)從二維坐標(biāo)映射到三維的人臉模型中；

4)完成坐標(biāo)映射后，對(duì)特征點(diǎn)采用b樣條函數(shù)來擬合b樣條曲線；

5)采用平滑過渡算法將各個(gè)面部區(qū)域拼接在一起。

建模實(shí)驗(yàn)：

具體步驟為：a：按照步驟1)的方法對(duì)300張不同人臉進(jìn)行區(qū)域劃分，并在每個(gè)區(qū)域手動(dòng)提取特征點(diǎn)；b：提取的特征點(diǎn)形成特征點(diǎn)提取訓(xùn)練集，利用opencv+dlib的訓(xùn)練模型來訓(xùn)練特征點(diǎn)提取訓(xùn)練集，通過反復(fù)調(diào)整參數(shù)，訓(xùn)練出一套很接近人工選取方法的特征點(diǎn)提取訓(xùn)練集，在輸入一張正臉照片后，可以自己標(biāo)記出所需要的特征點(diǎn)；c：運(yùn)用坐標(biāo)矩陣變換算法，將二維的坐標(biāo)映射到三維基準(zhǔn)人臉模型的三維坐標(biāo)中，通過比照每個(gè)區(qū)域內(nèi)映射特征點(diǎn)與預(yù)設(shè)特征點(diǎn)的誤差，利用模型面部區(qū)域微調(diào)算法我們逐步調(diào)整每個(gè)局部區(qū)域的形態(tài)；d：再利用平滑過渡算法拼接各個(gè)區(qū)域。

上述實(shí)驗(yàn)生成的的人臉模型還原度更高，克服了以前人臉建模方法缺乏真實(shí)感，神情僵硬的問題。

本發(fā)明基于特征的三維人臉建模方法生成的的人臉模型還原度更高，從骨骼到輪廓再到五官的細(xì)節(jié)，都更加逼真，克服了以前人臉建模方法缺乏真實(shí)感、神情僵硬的問題；本發(fā)明基于特征的三維人臉建模方法模型調(diào)整速度更快，選取的特征點(diǎn)更精準(zhǔn)。

上面對(duì)本發(fā)明的較佳實(shí)施方式作了詳細(xì)說明，但是本發(fā)明并不限于上述實(shí)施方式，在本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所具備的知識(shí)范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下作出各種變化。