三维空间数据模型——面部建模教材

这里以一个简化 的三角网格作为人脸 的属性模型，以人脸 个性化的线框模型为 标准，调整属性模型 为个性化的人脸特征 网格，然后再利用蝶 形细分插值出模型的 细节信息，完成人脸 几何模型的构建。
a.面部的 属性模型
b.个性化的 特征网络
c.面部的 几何模型
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面部建模的典型应用？？？
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视频会议与 可视电话
关于侧面特征点的提取
图像分割 特征点和轮廓线的提取 真实感的三维人脸重建
图像分割 特征点和轮廓线的提取 真实感的三维人脸重建
对基于正交照片的真实感三维人脸 建模来说，图像中特征轮廓线的精确提取 是一个重要前提。因为它既提供了调整人 脸属性模型的依据，又确定了三维网格和 二维全局纹理图之间的映射关系。在完成 正面像中特征轮廓线的提取之后，根据人 脸的先验知识，可以很快提取出侧面像上 的特征轮廓线，从而建立人脸个性化的三 维线框模型。
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视频会话与 可视会话
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计算机辅助 教学
医学
游戏领域： 传统游戏中的二维场景
和虚拟人物很难使游戏者达 到身临其境的感觉。随着图 形硬件设备的快速发展，在 游戏中使用三维场景和虚拟 人物已成为一个趋势。
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医学
计算机辅助 教学
游戏领域
医学： 人脸建模和动画技术
如何提取面部点和线
？？？
正面人脸
侧面人脸
来为大家分析一
下正面、侧面面 部特征点的提取
“Working with Eyeful was one of the best business decisions we made in the
last 12 months”
Action Coach
“We have a new phrase in our business. If we need a persuasive
关于正面特征点的提取
首先根据人体测量
学方法对鼻尖区域进行 定位,利用Susan算子提 取鼻尖特征点,其次利用 正面人脸照片定位的眼 角点、鼻尖点、嘴角点 的距离关系,定位侧面人 脸照片的眼角区域和嘴 角区域,最后通过Susan 算子提取侧面人脸相片 的眼角点和嘴角点,该方 法实现了侧面人脸关键 特征点的自动提取。
可以对头颅以及脸部组织 的手术进行模拟，这样可 以为真正手术提供借鉴， 减少手术的风险。而对于
当前流行的整容手术，使 用真实感的三维人脸模型 进行模拟，可以很方便的 直观的预览手术效果，以 便于制定手术方案。心理 学家可以用人脸运动的计 算机模型来实现他们的研 究， 这比以前他们必须使
用照片或者刺激人脸肌肉 进行研究更加的方便。
三维空间数据模型
修复重建自然美丽的外貌，追求美丽是整形医 生的目标。
从整个社会群体进行分析，大众审美的标准是 存在共性的，Steven Marquart曾做过一项调查，他 选择了18张容貌不同的照片，请参与调查的30000 人对这些照片按照自己认为的美貌标准进行排序， 结果发现97%的人的排序是一致的。
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计算机辅助 教学
游戏领域
视频会话与 可视会话
医学
计算机辅助教学： 人脸建模以及在此技
术上的人脸动画技术可以 运用到有生有色的计算机 辅助教学过程。尤其是当 学生听力方面有缺陷时， 学生可以在人脸动画技术 的支持下， 一遍遍的跟这
位虚拟老师学习，只要预 先设定程序，这位老师永 远都会"不厌其烦"。学生可 以随时随地与这位类似真 人的虚拟老师学习， 增加
灰度分割
Yet…
灰度分割则有利于眉毛和 眼睛等深色特征的初步定 位
头面部分析项目包括：
眼部美学 分析项目73项
鼻部美学 分析项目43项
口部美学 分析项目44项
下颌部美学 分析项目54项
全面部美学 分析项目86项
图像分割 特征点和轮廓线的提取 真实感的三维人脸重建
图像分割 特征点和轮廓线的提取 真实感的三维人脸重建
了学习氛围，调动了学生 的积极性。
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视频会话和 可视电话
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计算机辅助 教学
医学
视频会话与可视电话： 随着网络带宽的提高
和网络技术的发展， 人们
希望通过网络进行可视化 的远程交流， 视频会议和
可视电话等应用越来越受 到欢迎。而利用真实感的 人脸模型及表情动画， 则
为实现实时、低比特率可 视应用提供了可行方案， 甚至以后我们还可能实 现电影《星球大战》中的 全息投影视频会议。
游戏领域
计算机辅助 教学
医学
影视广告： 计算机生成的三维虚
拟人物在影视、广告中的 应用越来越普遍，而所构 造的人脸模型也越来越逼 真，甚至在一定程度上可 以达到以假乱真的效果。
图为《最终幻想：灵魂深处》中的角 色，该片中的角色造型及其表情动画都非 常真实，因此当时有评论写到"真人演员 将被虚拟人物所代替"，虽然该说法有些 极端，但也一定程度上体现了三维虚拟人 物的拟真度之高。
既然对美的认识有相对统一的共识，那么如何 定量描述呢？
之 美丽与数字化
图像分割
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特征点和轮廓线的提取
真实感的三维人脸重建
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图像分割 特征点和轮廓线的提取 真实感的三维人脸重建
肤色分割
肤色分割主要是为了检测 和定位人脸
and visually compelling PowerPoint, we “Eyeful” it!”
FTC Kaplan
通过选择式掩模平
滑算子和Fisher线性判 别思想进行灰度图像的 边缘检测和二值化处理, 结合边缘图像投影方法 对人脸区域定位,进一步 根据人脸器官分布规律, 利用Hough变换、 Susan算子相结合实现 了正面人脸特征点的自 动提取。
报告结束 谢谢大家！