-
公开(公告)号：CN101763636B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN200910093891.9
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种视频序列中的三维人脸位置和姿态跟踪的方法，该方法使用基于主成份分析的可变形三维网格模型，通过最小化网格模型上的关键点与输入图像上的对应关键点的距离，使模型拟合使用者的头部形状。利用三维模型以及初始化阶段获得的人脸纹理，可以渲染出不同姿态下的人脸图像。在渲染出的图像中选择特征点，并在输入图像上搜索对应位置，使用随机采样方式去除特征匹配错误，然后根据特征点之间的对应关系估计模型姿态变化参数，实现假设的状态更新。使用平均归一化互相关计算渲染图像与实际图像的距离，实现假设权重的计算，获得跟踪结果。实验表明，这种跟踪方法可以有效地对视频中的三维头部姿态进行跟踪。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101751689B
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN200910093767.2
申请日：2009-09-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
Abstract: 本发明为一种三维人脸重建方法，从单张正面人脸图像自动重建三维人脸模型，提出两种方案，第一种：离线生成人脸形变模型；利用Adaboost自动检测输入图像中的人脸位置；利用主动外观模型在输入图像中自动定位人脸上的关键点；基于人脸形变模型的形状分量和图像上的人脸关键点重建三维人脸的几何形状；以形状无关纹理作为目标图像，利用人脸形变模型的纹理分量进行人脸纹理拟合，得到完整的人脸纹理；纹理映射后得到重建结果。第二种与第一种不同之处在于：在重建三维人脸的几何形状之后，不进行人脸纹理拟合，而是直接以输入图像作为纹理图像，得到重建结果。本发明的方案一适合应用在影视制作、三维人脸识别等领域，方案二重建速度快。
-
公开(公告)号：CN101763636A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910093891.9
申请日：2009-09-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种视频序列中的三维人脸位置和姿态跟踪的方法，该方法使用基于主成份分析的可变形三维网格模型，通过最小化网格模型上的关键点与输入图像上的对应关键点的距离，使模型拟合使用者的头部形状。利用三维模型以及初始化阶段获得的人脸纹理，可以渲染出不同姿态下的人脸图像。在渲染出的图像中选择特征点，并在输入图像上搜索对应位置，使用随机采样方式去除特征匹配错误，然后根据特征点之间的对应关系估计模型姿态变化参数，实现假设的状态更新。使用平均归一化互相关计算渲染图像与实际图像的距离，实现假设权重的计算，获得跟踪结果。实验表明，这种跟踪方法可以有效地对视频中的三维头部姿态进行跟踪。
-
公开(公告)号：CN101751689A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910093767.2
申请日：2009-09-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开互动科技有限公司
Abstract: 本发明为一种三维人脸重建方法，从单张正面人脸图像自动重建三维人脸模型，提出两种方案，第一种：离线生成人脸形变模型；利用Adaboost自动检测输入图像中的人脸位置；利用主动外观模型在输入图像中自动定位人脸上的关键点；基于人脸形变模型的形状分量和图像上的人脸关键点重建三维人脸的几何形状；以形状无关纹理作为目标图像，利用人脸形变模型的纹理分量进行人脸纹理拟合，得到完整的人脸纹理；纹理映射后得到重建结果。第二种与第一种不同之处在于：在重建三维人脸的几何形状之后，不进行人脸纹理拟合，而是直接以输入图像作为纹理图像，得到重建结果。本发明的方案一适合应用在影视制作、三维人脸识别等领域，方案二重建速度快。
-
公开(公告)号：CN101499128A
公开(公告)日：2009-08-05
申请号：CN200810057183.5
申请日：2008-01-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开交互娱乐科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于视频流的三维人脸动作检测和跟踪方法。该方法首先在视频图像中检测到人脸和人脸上关键点的位置，初始化用于跟踪的三维可变形人脸网格模型和人脸纹理模型；然后使用这两个模型，采用图像配准的方法，对后续视频图像中人脸的位置、姿态和面部动作进行实时、持续的跟踪；一个PCA人脸子空间模型用于对检测、定位和跟踪的结果进行评估，如果发现跟踪中断，则自动采取措施重新恢复跟踪。本方法不需要对特定的使用者进行训练，头部姿态跟踪范围大，面部动作细节准确，且对光照和遮挡具有一定鲁棒性，在人机交互，表情分析，游戏娱乐等领域具有较高的实用价值和广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN101499128B
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN200810057183.5
申请日：2008-01-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京盛开交互娱乐科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于视频流的三维人脸动作检测和跟踪方法。该方法首先在视频图像中检测到人脸和人脸上关键点的位置，初始化用于跟踪的三维可变形人脸网格模型和人脸纹理模型；然后使用这两个模型，采用图像配准的方法，对后续视频图像中人脸的位置、姿态和面部动作进行实时、持续的跟踪；一个PCA人脸子空间模型用于对检测、定位和跟踪的结果进行评估，如果发现跟踪中断，则自动采取措施重新恢复跟踪。本方法不需要对特定的使用者进行训练，头部姿态跟踪范围大，面部动作细节准确，且对光照和遮挡具有一定鲁棒性，在人机交互，表情分析，游戏娱乐等领域具有较高的实用价值和广泛的应用前景。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.039 seconds)
