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三维人脸的非均匀重采样对齐算法
  • 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:北京市教育委员会科技发展计划资助项目(KM200310005025);国家自然科学基金资助项目(60375007).
中文摘要:

为了用尽量少的网格点和面片数表示对齐后的三维人脸,基于分片的网格重采样思想,通过分析每片的曲率高低自动确定各片的网格稠密度,得到非均匀的网格结构,实现了不同三维人脸数据间点到点的一一对齐.实验结果表明:与以往的对齐算法相比,此方法不仅可以大大减少表示人脸的网格点数目,还可以较好地保持人脸的形状和外观特征;使用非均匀重采样做对齐后的三维人脸库建立的人脸模型进行人脸重建,比使用均匀重采样得到的人脸模型在重建速度上有了很大提高.

英文摘要:

In order to get few vetices and 3D faces, patche-based method is used for gridded-resampling, which decides the sampling density automatically over the face patches by analyzing each patch' s curvature. The method produces nonuniform mesh and achieves the point-to-point correspondence of different 3D faces. The experimental results show that the method is not only able to reduce the number of mesh vetices of 3D face after resampling, but it can also keep the similarity of geometry and appearance well. And the performance of the face model constructed by nonuniform resampling is higher than that constructed by uniform resampling.

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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