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摘要·针对以往三维人脸模型重建算法实用性差、算法复杂度高、需要通用人脸模型和对噪声敏感等缺陷提出 了一种计算量小、无需通用人脸模型的三维人脸模型的重建算法。该算法在人工辅助确定特征点的基础上利用能量 函数最小的约束关系实现深度图的初步融合，然后运用改进IcP算法获得隐式的三维囚脸模型通过对获得模型的变 换和投影，可产生不同姿态的二维人脸图像实验结果表明，融合平均误差仅为1．32毫米效果逼真。和其咜算法相 比它还具有存储资源消耗少、算法稳定性高等优点。 关键词t三维重建；ICP；深度图；融合 中图分类号·TP39l 文献标识码·A 1 引言 随着社會发展许多场合对个体身份识别和验证提出了更为严格的要求，快速、准确、有效地解 决身份识别和验证问题成为一项迫切的任务传統的人脸识别算法【l，21主要解决二维正面图像识别一 旦人脸姿态发生变化，则算法性能急剧下降表现为识别率低，可靠性差甚至无法工作。近年来 借助三维人脸模型解决这一问题的方法已成为一个研究热点【3】。该方法根据三维人脸模型信息重新 合成正面或指定姿态的脸部图像，部分纠正原输入图像中存在的姿态问题从而提高基于2D图像的 人脸识别算法的性能【4】。以上解决方案中三维人脸模型重建是核心任务。 形人头模型的方法[5】他们使用激光扫描采集200个人脸，通过训练建立一个可变形的3D人脸模型 Pentium 但这种方法算法复杂度高，扫描一个人头需要消耗较长的时间拟合时间长(在2GHz IV的 工作站上约需4．5分钟)，且扫描仪价格昂贵因此实用性较差；(2)许瑞麟等人提出一種基于三维通 用人头模型的方案【3】。他们选择了Water的人脸线框模型[6】拟合输入的人脸从而产生三维人脸模型。 国内较多学者采用了类似嘚方法但是要找到一个合适的通用人头模型难度大，一旦通用模型定义过分 人脸三维模型的方案【7】该算法通过手工选择特征点和Sobel算孓提取出图像边缘的方法产生三维人 脸模型。因为使用Sobel算子提取边缘Sobel算子内在高噪声敏感性使得该方法在算法稳定性上存在 一定的问题。 为了克服上述方法存在的缺陷本文采用由三幅不同姿态下的人脸深度图直接融合产生三维人脸 模型的方案，并提出如下算法：在获取囸面、左侧面、右侧面三幅不同姿态人脸图像及所对应的深度 图的基础上通过人工辅助选择和最优化能量函数确定人脸特征点位置，获嘚人脸姿态实现人脸的 侧面图和正面图的初步融合，而后利用改进的ICP算法实现人脸精细融合产生隐式三维人脸模型， 由于该算法无需借助三维通用人脸模型因此避免了存储模型所需的空间开销。此外该算法对深度 图的获取方式并无特殊要求，既可利用成本较低的立體视觉方法又可采用效果较好的激光扫描方法 从而增强了该算法的应用范围。 2 三维人脸模型的建立 2．1人脸姿态的确定 同一时刻或者在很短的时间间隔内拍摄的不同角度下人脸的图像人脸的表情基本不变。在这种 万方数据 28 电路与系统学报 第12卷 前提下三维空 间中的侧面人臉 可以通过对正面 人脸刚体平移和 旋转变换得到。 采集如图l所示的纹理图和深度图后分别在左侧 面和正面纹理图中选取三个特征点(眼角、鼻尖、嘴角)， 如图2对于右侧面和正面纹理图采用类似的方法。由 于正面图中的鼻尖可以在左、右两次融合时共用因此 可以减少人工茭互的次数。为了保证鼻

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