【摘 要】
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提出了一种根据两幅正面人脸图像和一幅侧面图像重建人脸三维模型的算法.该算法主要包括4个步骤:寻找匹配点;采用SFM算法计算出特征点的三维坐标,并组成稀疏的三维网格结构;
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2001AA114202);国家自然科学基金(60205001,60021302)资助.
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提出了一种根据两幅正面人脸图像和一幅侧面图像重建人脸三维模型的算法.该算法主要包括4个步骤:寻找匹配点;采用SFM算法计算出特征点的三维坐标,并组成稀疏的三维网格结构;采用分步紧支撑径向基函数进行三维插值,得到三维模型;最后根据多分辨图像拼接算法生成纹理图像并将其映射到三维模型上,从而增强真实感.与其它算法相比,该算法最大的不同之处在于匹配点的寻找.匹配点的准确与否直接影响SFM算法结果的正确性.许多寻找匹配点的算法如角点匹配算法,在处理人脸图像时得到的结果并不稳定.这是因为人脸图像上包含了许多低纹理和重
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