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三维人脸纹理改善及其在模型匹配中的应用
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京100022
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60375007);国家“八六三”计划资助项目(2001AA114160);国家“九七三”计划资助项目(2001CCA03300);北京市自然科学基金资助项目(D070601-01).
中文摘要:

为改善三维人脸库的颜色纹理,基于纹理映射技术,提出了一种改善方法.使用统计学中曲线拟合与线性回归的方法,根据扫描仪获取的三维人脸库颜色纹理空间,拟合、逼近真实纹理空间,进而得到改善的颜色纹理空间,建立三维人脸库颜色纹理空间到改善的纹理空间之间的映射关系.根据该映射关系改善了三维人脸库颜色纹理,缩小了其与真实纹理之间的差异.实验结果证明。用该方法改善后的纹理与真实纹理的差明显小于扫描得到的纹理与真实纹理之间的差;在模型匹配过程中使用改善后的纹理,可提高模型匹配速度。缩短匹配时间.

英文摘要:

A novel method based on texture mapping was presented to improve texture of 3D face database. Curve fitting and linear regression were used to fit and approximate to the realistic texture space based on texture space of 3D face database. According to the improved texture space, the texture mapping rule was established. Then the texture mapping rule was used to improve the texture of 3D face database and to reduce difference between texture and realistic texture of 3D face database. Experimental results prove that difference between the improved texture space and realistic texture space is smaller than that between texture space and realistic texture space of 3D face database. When the improved texture is used in process of model matching, the speed of model matching gets faster with shorter time-consuming.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924