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基于神经网络的单张照片三维人脸建模

作　者: 郭洋
导　师: 张秦艳
学　校: 北京邮电大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: BP神经网络 遗传算法 RBF神经网络 特定模型变换 NURBS插值 纹理映射
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 64次
引　用: 1次
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内容摘要


基于照片的人脸3D建模技术一直是学者们的研究热点,并且在影视动画制作、游戏设计、人脸表情识别等领域取得了很多应用。目前的人脸3D建模技术算法较多,但是建模效果及效率等方面仍然存在许多需要改进的地方。提出了一种从单张照片重构出3D人脸模型的算法。该算法的核心是采用了神经网络用作函数映射逼近,函数输入是人脸平面特征点坐标,输出是深度坐标,使得深度信息尽可能接近真实效果。建模算法实现了以下成果：(1)首先选择BP网络作为映射模型。并采取遗传算法辅助训练BP连接权系数,同时优化神经网络学习方法。实验证明优化后的BP算法效率更好。(2)其次采用RBF神经网络做映射模型。采用正则化网络改进过拟合问题,取得较好的效果。通过实验对比两种神经网络的性能,径向基网络训练的速度更快一些,且鲁棒性优于BP网络,但是遗传神经网络建模速度较快。(3)建立人脸照片样本数据库,定义了标准模型的特征点和形状单元,采用了基于局部形状单元的特定人脸模型的变换算法。针对两种神经网络,应用各自的深度拟合算法。(4)针对双线性曲面插值的问题,采用NURBS插值的曲面重构方法,以较少的计算量完成了曲面重构。最后,根据NURBS插值特性,采用圆柱纹理映射模型完成纹理映射。最后通过实验验证了算法的正确性,实现了逼真三维人脸效果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 人脸3D建模技术的研究背景  9-10
  1.2 人脸3D建模技术的国外研究现状  10-12
  1.3 人工神经网络和遗传算法的研究现状  12-14
    1.3.1 人工神经网络的研究现状  12-13
    1.3.2 遗传算法的研究现状  13-14
  1.4 本文主要工作  14-15
  1.5 本文的章节安排  15-16
第二章 应用遗传神经网络拟合深映射关系  16-27
  2.1 BP神经网络简介  16-19
    2.1.1 BP神经网络原理  16-17
    2.1.2 改进的BP神经网络的学习算法  17-19
  2.2 遗传算法概述  19-21
  2.3 遗传神经原理与实现  21-24
    2.3.1 遗传神经网络原理  21-22
    2.3.2 遗传神经网络实现过程  22-24
  2.4 遗传神经网络拟合实验  24-26
  2.5 本章小结  26-27
第三章 应用RBF神经网络训练拟合深映射关系  27-41
  3.1 RBF网络的结构及工作原理  27-28
  3.2 RBF神经网络的学习方法  28-31
    3.2.1 数据中心确定方法  29
    3.2.2 扩展常数的确定  29-30
    3.2.3 神经网络训练方法  30-31
  3.3 RBF神经网络的过拟合问题及其改进  31-35
    3.3.1 过拟合问题产生的原因  31-33
    3.3.2 正则化网络  33-35
  3.4 遗传神经网络RBF神经网络的性能比较  35-40
    3.4.1 两种网络训练性能比较  37-38
    3.4.2 两种网络仿真性能比较  38-40
  3.5 本章小结  40-41
第四章 特定人脸三维模型重构算法  41-58
  4.1 标准人脸模型和样本数据库的建立  41-46
    4.1.1 建立标准人脸模型  41-45
    4.1.2 建立人脸样本数据库  45-46
  4.2 人脸姿态修正  46-51
    4.2.1 平移姿态的修正  47
    4.2.2 旋转姿态修正  47-51
    4.2.3 姿态修正效果验证  51
  4.3 应用神经网络拟合深度信息  51-54
    4.3.1 遗传神经网络拟合方法  51-53
    4.3.2 RBF神经网络拟合方法  53-54
  4.4 基于形状单元的特定人脸模型重构  54-57
    4.4.1 形状单元定义  54-55
    4.4.2 特定人脸模型变换  55-56
    4.4.3 实验验证  56-57
  4.5 本章小结  57-58
第五章 曲面重构和纹理映射  58-67
  5.1 基于NURBS插值的散乱点曲面重构  58-61
    5.1.1 基本的双线性插值  58
    5.1.2 NURBS曲面插值  58-59
    5.1.3 曲线插值算法及节点矢量U的计算  59-61
    5.1.4 计算节点矢量V  61
    5.1.5 实验构造特定人脸曲面模型  61
  5.2 纹理映射  61-63
    5.2.1 网格模型与纹理图映射关系  61-62
    5.2.2 本文的纹理映射方法  62-63
  5.3 特定人脸重构实验  63-66
  5.4 本章小结  66-67
第六章 总结与展望  67-68
参考文献  68-73
致谢  73-74
攻读学位期间发表的学术论文目录  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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