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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。
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