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公开(公告)号：CN111462306A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010186605.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于体向量场稀疏局部化分解的三维头发参数化模型的方法，包括步骤：1)对发型数据进行从节点-发丝结构转换到体向量场的预处理，并得到发丝长度及局部密度的信息；2)计算体向量场、发丝长度以及局部密度的平均数据，并构造用于降维处理的三个残差矩阵；3)使用SPLOC对三个残差矩阵进行降维处理得到三种特征的稀疏局部化基，并与各自的平均数据进行线性混合得到参数化模型；4)通过给参数化模型赋值不同的混合系数，使用基于欧拉折线法的发丝重构方法从体向量场中计算发丝节点得到不同的新发型数据。本发明实现了简单的三维发型人工编辑功能，使得用户可以通过简单地选定不同特征基并调整其混合系数，便能重构出丰富多样的三维头发模型。
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公开(公告)号：CN111462306B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010186605.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于体向量场稀疏局部化分解的三维头发参数化模型的方法，包括步骤：1)对发型数据进行从节点‑发丝结构转换到体向量场的预处理，并得到发丝长度及局部密度的信息；2)计算体向量场、发丝长度以及局部密度的平均数据，并构造用于降维处理的三个残差矩阵；3)使用SPLOC对三个残差矩阵进行降维处理得到三种特征的稀疏局部化基，并与各自的平均数据进行线性混合得到参数化模型；4)通过给参数化模型赋值不同的混合系数，使用基于欧拉折线法的发丝重构方法从体向量场中计算发丝节点得到不同的新发型数据。本发明实现了简单的三维发型人工编辑功能，使得用户可以通过简单地选定不同特征基并调整其混合系数，便能重构出丰富多样的三维头发模型。
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公开(公告)号：CN108629294A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810340618.0
申请日：2018-04-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变形图的人体与人脸网格模板拟合方法，不需要作任何事前准备，亦可快速将标准人体或人脸模板向扫描数据变形并得到良好的拟合效果。该方法是首先对目标的扫描数据进行特征点检测，辅以人工校正，然后进行刚性对齐及变形图配准两种稀疏配准方法实现标准模板与扫描数据在空间上的统一以及姿态的变换，最后再作非刚性稠密配准来进行形状的拟合以及表面细节的还原。本发明采用变形图配准取替骨架驱动技术进行人体姿态或人脸表情的初步拟合，在姿态或表情基本一致的情况下再使用有对应点关系的非刚性稠密配准进行表面细节还原。具有事前准备简单、拟合效果好且效率高的优点，具有很好的推广利用前景。
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