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摘要
采用人脸特征点调整三维形变模型的方法应用于面部三维重建,但模型形变的计算往往会产生误差,且耗时较长。因此运用人脸二维特征点对通用三维形变模型的拟合方法进行改进,提出了一种视频流的多角度实时三维人脸重建方法。首先利用带有三层卷积网络的CLNF算法识别二维特征点,并跟踪特征点位置;然后由五官特征点位置估计头部姿态,更新模型的表情系数,其结果再作用于PCA形状系数,促使当前三维模型发生形变;最后采用ISOMAP算法提取网格纹理信息,进行纹理融合形成特定人脸模型。实验结果表明,该方法在人脸重建过程中具有更好的实时性能,且精确度有所提高。
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