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基于单幅图像的人脸三维建模研究江苏省南京市210000摘要：获取人脸三维模型的方法有很多。
利用三维扫描设备获取三维模型无疑是最有效、最直接的方法。
然而，由于3d扫描设备的成本较高，这种方法不能广泛应用。
这促使研究人员开始思考和探索一种低成本和有效的面部建模方法。
目前，三维人脸建模的方法有很多(如基于b样条曲线的三维人脸建模、基于二维图像的三维人脸建模、基于变形模型的三维人脸建模场景、基于识别机制的三维人脸建模等)和工具(如Maya、3DmeNow、3dsMax等)。
在众多建模方法中，基于图像的人脸三维建模越来越受到研究者的关注。
这是因为这种建模方法的输入只有一个或多个图像，而这些图像可以很容易地从普通的数码相机中获取。
关键词：人脸检测；ASM模型；特征点提取；人脸建模；由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值，使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三雏模型的有效途径。
一、基于图像的三维人脸建模技术研究概述三维人脸建模始终是一个极具挑战性的难题，从几何角度来看，人脸具有极度复杂的几何形状和表面材质，必须通过足够的技术手段来描述这些特征，头发的模拟、表情动作的仿真、逼真纹理信息的添加、光照的处理等都是具有挑战性，多年来一直困扰着图像图形学家。
虽然如此，但还是有许多学者坚持不懈的进行此方面的深入研究。
业内也曾较早出现过关于三维人脸建模技术的相关综述性文章：列举了三维人脸建模的研究内容和难点，总结了从三维数据获取、一般模型表示、特定模型建立和典型应用等角度对该技术进行了分类综述；介绍了在建模过程中使用MM(Morphable Model，形变模型)方法，并获得了良好的效果；对于近年来基于图像的三维人脸建模技术进行了总结和分类，将现有的方法分为一般模型修改、基于模型优化、基于三维Morphable Model、基于立体视觉和SfS(Shape from Shading,从明暗恢复形状)以及基于统计学习的方法。
基于单目相机的3D人体姿态估计研究随着计算机科学和人工智能的快速发展，3D人体姿态估计成为计算机视觉领域一个重要的研究课题。
在许多应用中，如虚拟现实、人机交互、人体动作捕捉等领域，准确地估计人体的三维姿态对于实现自然交互和人体动作分析至关重要。
目前，人体姿态估计的方法主要分为基于深度图像和基于单目图像两类。
其中，基于深度图像的方法通常需要专用的深度传感器，如Microsoft Kinect，能够直接获取人体的三维信息。
而基于单目图像的方法则是通过普通摄像头获取的二维图像，通过计算机视觉和机器学习的技术来推测人体的三维姿态。
在基于单目相机的3D人体姿态估计研究中，最主要的挑战是从二维图像中恢复出三维姿态。
因为单目图像无法提供深度信息，所以需要通过图像中的视觉特征进行三维姿态的估计。
研究者们通过深度学习的方法，采用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并结合回归模型或优化算法来推测人体的三维姿态。
在具体的研究中，研究者们通常会建立一个数据集，包含大量的人体姿态样本和对应的二维图像。
通过训练这些样本，使得模型能够学习到从二维图像到三维姿态之间的映射关系。
然后，在测试阶段，通过输入新的二维图像，模型能够输出对应的三维姿态。
然而，基于单目相机的3D人体姿态估计仍然存在一些挑战和限制。
例如，当人体处于遮挡或复杂动作时，模型可能无法准确估计姿态。
此外，由于单目相机的有限视角，模型可能无法获取到人体的全局信息，导致姿态估计的不准确性。
为了解决这些问题，研究者们正在不断尝试新的方法和技术。
例如，通过融合多个视角的图像，可以提供更多的信息来改善姿态估计的准确性。
同时，利用更强大的深度学习模型和更大规模的数据集，也可以进一步提高模型的性能。
总之，基于单目相机的3D人体姿态估计研究在计算机视觉领域具有重要的应用价值。
虽然仍然存在一些挑战，但通过不断的研究和创新，相信将来可以开发出更加准确和可靠的3D人体姿态估计方法，为实现自然交互和人体动作分析提供更好的技术支持。
基于单张图片的人体三维重建技术及应用研究基于单张图片的人体三维重建技术及应用研究人体三维重建是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，它可以将单张二维图片转化为三维模型，从而实现对人体的准确描述和分析。
随着计算机技术的快速发展，基于单张图片的人体三维重建技术逐渐成为研究热点，并在多个领域得到广泛应用。
一、人体三维重建技术的基本原理基于单张图片的人体三维重建技术主要分为两个阶段：特征提取和三维模型生成。
在特征提取阶段，系统会根据人体图像提取出关键点和轮廓等特征信息；在三维模型生成阶段，利用这些特征信息进行模型重建和参数估计，最终得到精确的三维人体模型。
特征提取阶段需要对图片进行预处理、特征点检测和轮廓提取等操作。
预处理包括去噪、边缘增强和图像配准等步骤，以提高后续步骤的准确性。
特征点检测是指从图像中识别出人体关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，它们的位置和姿态信息对于三维重建至关重要。
轮廓提取则是根据图像中的明暗差异，将人体的轮廓线提取出来。
三维模型生成阶段主要涉及模型拟合和参数估计。
模型拟合是指将特征点和轮廓线与预定义的模型进行匹配，从而生成粗略的三维模型。
参数估计则是通过调整模型的姿态、形状和比例，使其与原始图像更加吻合，从而得到更加准确的三维模型。
二、基于单张图片的人体三维重建技术的发展现状目前，基于单张图片的人体三维重建技术已经取得了较大的突破和进展。
早期的方法主要依赖于纹理和空间信息的提取，但存在对图像质量和光照条件的高要求，且对于复杂场景和多视角的处理效果较差。
近年来，一些新兴的方法采用深度学习和计算机图形学技术，取得了更好的效果。
深度学习技术可以自动学习和提取特征，克服了传统方法对特征工程的依赖。
研究人员利用深度神经网络设计了一系列的模型，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），用于人体三维姿态估计和形状重建。
这些模型可以通过学习大量标注好的数据进行训练，从而提高重建结果的准确度和鲁棒性。
基于单深度相机的三维人体模型重建随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，成为了一个备受关注的领域。
传统的三维重建方法通常需要多个相机或激光扫描仪，而基于单深度相机的方法则能够更加简单高效地实现人体模型的重建。
方法通常分为两个步骤：姿态估计和形状重建。
姿态估计是指通过分析深度图像中的人体关节位置，推断出人体的姿态信息。
形状重建则是在已知姿态的基础上，通过进一步分析深度图像，恢复人体的三维形状。
在姿态估计方面，研究者们通常采用基于模型的方法或基于数据的方法。
基于模型的方法需要事先构建一个人体关节模型，并通过匹配模型和深度图像中的特征点来估计姿态。
而基于数据的方法则是通过训练一个机器学习模型，从大量的深度图像中学习到人体姿态的模式。
这两种方法各有优劣，研究者们常常结合使用，以提高姿态估计的准确性和鲁棒性。
形状重建是基于已知姿态的基础上进行的。
研究者们通常采用基于体素的方法或基于网格的方法。
基于体素的方法将三维形状表示为一个体素网格，通过优化体素的位置和形状，使得体素与深度图像的投影最为接近。
基于网格的方法则将三维形状表示为一个网格模型，通过优化网格的顶点位置，使得网格与深度图像的特征点最为接近。
这些方法在形状重建的精度和效率之间进行了权衡，研究者们也在不断探索更加高效准确的方法。
基于单深度相机的三维人体模型重建在虚拟现实、游戏开发、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
通过将人体模型与虚拟环境进行融合，可以实现更加逼真的虚拟人物，提升用户体验。
同时，三维人体模型重建也可以应用于人体动作捕捉、人体姿态识别等方面，为人机交互提供更多可能性。
总之，基于单深度相机的三维人体模型重建是一个充满挑战和潜力的研究领域。
随着相关技术的不断发展，相信在不久的将来，基于单深度相机的三维人体模型重建将会得到更加广泛的应用，并为我们的生活带来更多便利和乐趣。
单张图像重建3D人手、人脸和人体标题1. 论文简要为了便于分析人类的行为、互动和情绪，本文从单目图像中计算出人体姿态、手姿态和面部表情的三维模型。
为了实现这一点，本文使用数千个3D扫描来训练统一的人体3D模型，SMPL-X，它通过完全铰接的手和富有表情的脸来扩展SMPL。
没有成对图像和标签，直接回归SMPL-X的参数是非常具有挑战性。
因此，本文采用SMPLify 方法，估计二维特征，然后优化模型参数来拟合特征。
本文在以下几个重要方面对SMPLify进行了改进：•检测与脸、手和脚对应的2D特征，并将完整的SMPL-X模型与这些特征进行匹配；•使用一个大的动作捕捉数据集训练神经网络先验姿态；•定义了一种既快速又准确的渗透惩罚方法•自动检测性别和合适的身体模型(男性、女性或中性)•采用PyTorch实现实现了超过8倍的加速本文使用新的方法SMPLify-X，使SMPL-X既适合于受控图像，也适合于自然图像，并且一个新的包含100张伪真实标签的图像数据集上评估3D精度。
这是迈向从单目RGB数据自动表达人类动作捕获的重要一步。
论文和代码：2. 背景介绍人类通常是图片和视频的中心元素。
理解他们的姿势，以及他们与世界的互动对整体场景理解至关重要。
目前大多数的工作主要在2D 上对人体姿态，人手关键点以及人脸进行研究，由于真实的场景是以3D为基础的，并且缺乏3D模型和丰富的3D数据，因此捕捉人体，人手和人脸的3D表面异常困难。
为了解决这一问题，第一，需要构建能够自由表达整个人体的模型，第二，需要能够从单张图片中提取这样的模型。
为此本文从从一个大型的三维扫描体中学习新的身体、脸和手模型。
新的SMPL- X模型是基于SMPL的，并保留了该模型的优点：与图形软件兼容、简单的参数化、小尺寸、高效、可区分等。
本文将SMPL与FLAME模型和MANO人手模型结合起来，然后将这个组合模型得到5586个3D扫描。
通过从数据中学习模型，本文捕获了身体、脸和手的形状之间的自然关联。
基于单张图像的三维人脸建模与表情动画丁宾;孙天凯;鞠训光;王阳生【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2012(33)7【摘要】In the area of human-computer interaction and digital entertainment, traditional techniques of facial expression synthesis can hardly produce realistic dynamic expression animation stably. A system of 3D face modeling and expression synthesis based on one face image is proposed. First, the face is detected in the image and the key points on the face are detected automatically. Then the individual 3D face model is reconstructed based on these key points and morphable models. Then the reconstructed face model is driven by animation data to produce dynamic expression animation based on sparse key points controlled animation data mapping method. Experimental results show that the method is robust and has a high degree of automation, the expression animation synthesized is realistic%在人机交互、数字娱乐等领域,传统的表情合成技术难以稳定地生成具有真实感的个性化人脸表情动画.为此,提出一种基于单张图像的三维人脸建模和表情动画系统.自动检测人脸在图像中的位置,自动定位人脸上的关键点,基于这些关键点和形变模型重建个性化三维人脸模型,对重建的人脸模型进行扩展得到完整的人脸网格,采用稀疏关键点控制的动画数据映射方法来驱动重建的人脸模型生成动态表情动画.实验结果表明,该方法稳定性强、自动化程度高,人脸模型与表情动画比较逼真.【总页数】5页(P2744-2747,2863)【作者】丁宾;孙天凯;鞠训光;王阳生【作者单位】徐州工程学院信电工程学院,江苏徐州221111;徐州工程学院信电工程学院,江苏徐州221111;徐州工程学院信电工程学院,江苏徐州221111;中国科学院自动化研究所,北京100190【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于单张人脸图像的表情生成方法 [J], 马禹骞;钟宝江2.基于单张图像的三维人脸重建 [J], 杨振;董洪伟;杜星悦3.基于二维图像的三维人脸建模技术研究 [J], 郑青碧;王宏勇4.基于二维图像的三维人脸建模技术 [J], 程日彬;周明全;李春龙5.基于单张照片的三维人脸表情合成 [J], 赵欢;赵晖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
收稿日期：2010-04-10基金项目：国家自然科学基金资助项目（60673014）；福建省自然科学基金资助项目（2008J0013）作者简介：金彪（1985-），男，安徽六安人，2008级硕士研究生；姚志强（1967-），男，福建莆田人，教授。
0引言三维人脸建模在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域有着广泛的应用价值，因此得到了越来越广泛的重视。
美国国家自然科学基金委员会在1993年专门组织了脸部建模的研究会，MPEG-4标准中也专门制定了人脸模型参数规范。
人脸三维模型的获取途径有很多种，使用三维扫描设备获取三维模型无疑是其中最有效、最直接的方法。
但由于三维扫描设备成本太高，致使该方法不能被广泛采用。
这也促使研究人员开始思考和探索一种成本低、效果好的人脸建模方法。
如今已出现了很多三维人脸建模的方法（如，基于B 样条曲线的三维人脸建模[1]、基于二维图像的三维人脸建模[2]、基于形变模型的三维人脸建模[3]、基于认识机理的三维人脸建模等）和工具（如maya 、3DmeNow 、3ds Max 等）。
在众多的建模方法中，基于图像的人脸三维建模方法被越来越多的研究人员所关注。
原因在于，此类建模方法的输入仅仅是一张或者多张图像，而这些图像可以来源于普通的数码相机，获取比较便捷。
1基于单幅图像的人脸三维建模基于图像的人脸三维建模的一般过程可以用图1表示。
其中，对原始模型进行调整的依据是我第17卷第2期莆田学院学报Vol.17No.22010年4月Journal of Put ian UniversityApr.2010文章编号：1672-4143（2010）02-0057-04中图分类号：TP391.41文献标识码：A基于单幅图像的人脸三维建模研究金彪，姚志强（福建师范大学软件学院，福建福州350108）摘要：由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值，使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。
文中先采用AdaBoost 算法进行人脸检测，判断输入图像中是否含有人脸；接着，采用ASM 模型对含有人脸的图像进行特征点提取；最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整，实现了一种基于单幅图像的建模方法。
关键词：AdaBoost ；人脸检测；ASM 模型；特征点提取；人脸建模Research of 3D Face Modeling Based on A Single PictureJIN Biao,YAO Zhi-qiang(Faculty of Software,Fujian Normal University,Fuzhou Fujian 350108,China )Abstract ：3D face modeling is useful to 3D-animation,computer games,video conferencing,operation andeducation and so on.More and more researchers have been thinking about effective ways to get 3D face models.In this paper,AdaBoost is used for detecting face,and ASM model for facial feature extraction.Finally,original model is modified according to the feature information and an effective way for 3D face modeling with a single picture is implemented.Key words ：AdaBoost ；face detection ；ASM model ；facial feature extraction ；face modeling莆田学院学报2010年4月们从图像和模型中提取的特征点等信息。
一个完备的基于图像的人脸三维建模系统至少应该包括图像采集、人脸检测、人脸图像特征点提取、对生成的模型进行纹理贴图等四个模块。
（1）图像采集：获取人脸三维建模系统的输入数据，是整个系统运行的前提；（2）人脸检测：系统必须能够准确地判断出用户输入图像中是否含有人脸。
不含有人脸的输入图像不能作为系统的有效输入数据。
因为，对不含有人脸的输入图像建模是没有任何意义的；（3）人脸图像特征点提取：如何有效地从输入图像中提取出人脸特征点信息很关键，因为特征点信息是我们后续工作中调整初始人脸模型的依据；（4）纹理贴图：为了使产生的个性化人脸模型更逼真、更具有真实性，我们还应该为模型添加纹理贴图。
1.1人脸检测常用的人脸检测方法主要有：1）基于脸部特征的模板匹配方法[4]；2）基于肤色模型的检测方法[5]；3）基于神经网络的人脸检测方法[6]；4）基于支持向量机的检测方法[7]；5）基于小波分析的检测方法[8]。
2001年，Viola 与Jones 首先提出基于AdaBoost算法的人脸检测方法[9]，该方法具有检测精度高、实时性强等优点。
出于对实时性和精确度的考虑，本文采用基于AdaBoost 算法实现人脸检测。
1.2特征点提取基于照片的三维人脸建模方法基本上都是通过对一个中性人脸几何模型（或标准人脸模型）进行形变处理后得到的。
形变的主要依据就是从人脸照片中提取的特征点的位置。
人脸特征点的选取，须满足2个条件：1）能准确表示出人脸的静态结构；2）方便表情等各种动态信息的控制[10]。
当前关于面部特征点提取的研究工作可以主要归类为：1）利用特征模板和变形模板进行特征点提取；2）基于人脸几何模型的特征点提取；3）利用Gabor 复数滤波器进行特征提取等。
在众多的特征点提取算法中，以主动形状模型（ASM,Active Shape Model ）、主动外观模型（AAM,Active Appearance Model ）为代表的参数模型用统计的方法建立形状、外观、纹理等参数模型，利用统计模型对人脸的形状进行约束，并通过预先学习的局部模型的匹配转换为一个参数优化问题，并最终得到较好的收敛结果。
ASM ／AAM 得到的模型能很好地覆盖各种人脸几何外形子空间和人脸纹理子空间，并能很好地区分非人脸的部分。
这些参数模型中包含的丰富经验知识对目标的提取有很好的指导作用，因而对遮挡、退化等问题具有一定的鲁棒性[11]。
对基于图像的人脸三维建模而言，准确的特征点定位尤为重要。
特征点信息的准确度和精度将直接影响到建模的效果。
由于较AAM 而言，ASM 的点定位精度更高，本文采用基于ASM 模型的特征点提取算法。
2基于单幅图像的人脸三维建模的实现2.1基于AdaBoost 算法实现人脸检测AdaBoost 算法的本质是一种迭代算法。
该算法的主要思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后将所有的弱分类器组合在一起，构成最终分类器（强分类器）。
算法本身是通过改变数据分布来实现的———依据每次训练集中每个样本的分类是否正确，以及上次总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
并将权值调整后的数据集作为下层分类器的输入，由下层分类器进行新一轮的训练。
最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最终的决策分类器。
使用AdaBoost 分类器可以有效地排除一些不必要的训练数据特征。
本文在使用AdaBoost 算法进行人脸检测时，加载了OpenCV 中自带的分类器，如图2所示，使用该方法进行人脸检测取得了较好的实验效果。
图1基于图像的人脸三维建模的一般过程58第2期金彪，等：基于单幅图像的人脸三维建模研究2.2基于ASM 模型的人脸特征点提取ASM 方法，是Cootes 提出的用于解决图像中的目标搜寻的形状统计模型。
经过多年的发展，它已成为一种相当成熟有效的方法，并被广泛应用于医学图像处理、数字图像理解和计算机视觉等领域。
ASM 依靠一个由人工标定特征点的训练集，这些点既可以是目标的边缘点，亦可以为目标的内部点。
它的基本思想可以描述为：1）选取足够多的人脸正面图像作为样本库，对所有的图像进行脸部轮廓以及五官轮廓的手动标记；2）对样本库图像进行对齐归一化处理。
对齐操作包括旋转、平移以及缩放等操作。
归一化后可以得到一个中性人脸模型；3）利用局部灰度模型，对归一化后的中性人脸模型中的每个特征点沿着轮廓的法线方向进行迭代搜索，搜索过程中进行灰度匹配。
每次迭代中不断调整参数，使得整个模型不断适应目标形状且保持人脸的合理形状。
如图3所示，本文采用ASM 模型从人脸图像中提取出68个特征点（左右眼各选取5个特征点，左右眉毛各选取6个特征点，脸部轮廓特征点15个，鼻子区域选取11个特征点，嘴巴区域选取20个特征点）。
图像中的圆点即为提取出的人脸特征点。
图3人脸特征点提取效果2.3个性化人脸模型生成基于图像的人脸三维建模通常还需要一个初始人脸三维模型，本文选用的初始模型如图4（a ）、（b ）和（c ）所示。
在提取图像的特征点之后，我们还需在选用的初始模型中手动标记出与图像特征点相对应的模型特征点。
本文在初始模型中手动标记出65个特征点（与图像中提取的68个特征点相比较而言，模型特征点除去了两只眼睛的中心点及嘴巴的中心点）。
图4（d ）中的圆点即为选取的模型特征点。
（a ）初始模型右旋一定角度（b ）初始模型正视图（c ）初始模型左旋一定角度（d ）模型特征点标记图4初始模型及模型特征点标定2.3.1平面图像的z 坐标获取从二维平面图像中恢复某一点的深度信息，是一个病态问题。
但是我们可以通过某些方法估算出该点的近似深度值。
在文[12]中，Chen 等人利用稀疏的形变模型获取特征点的深度信息。
文[13]采用基于稀疏线性模型的优化算法，能够比较准确、稳定地估计出二维图像中特征点的深度信息。
但由于需要使用大量的人脸图像样本库，其计算量较大。
本实验中，图像特征点的深度值采用初始模型中与之相对应点的经验值（z 坐标值）。
2.3.2模型调整本文参考文[14-16]，依据特征点信息采用基于径向基函数（Radial Basis Function,RBF ）插值的方法对初始模型进行调整。
RBF 可应用于三维散乱点的插值，作为一个图2AdaBoost算法人脸检测效果59莆田学院学报2010年4月典型的插值函数，RBF 具有很好的插值和能量最小性质。
该方法的主要优点在于：1）与网格拓扑结构无关，可以适应于任意的约束特征点集；2）直接给出求解插值的线性解析表达式，无需优化、迭代，可直接得到精确的结果。
