三维人脸建模/单张二维照片三维人脸重建/三维人脸参数化识别

【原文：http://hi.baidu.com/veteran_008/item/c52320ffeafacb0fd89e72b3】

简介：建立三维人脸模型 -> 参数化人脸生成 -> 从单张人脸的二维照片，利用三维人脸模型，重建三维人脸 -> 三维人脸参数化识别

1. 根据三维人脸的点云数据库，建立三维人脸模型 （高维向量人脸空间，特征抽取，PCA主成分分析）

      已完成初步的建模算法，下图为建模后的平均脸图像 (3D人脸，及2D照片) ：

                              

2. 参数化人脸生成，并投影到二维生产二维照片 （旋转，缩放，变形）

     随机生成参数，得到随机3维人脸，并做正面投影到平面照片：

                         

3. 从单张人脸的二维照片，利用三维人脸模型，重建三维人脸 （最优化算法）

     已知的单张人脸照片：

                         

     根据这单张照片，重建成三维脸：

                           

     根据重建的三维结果，投影到二维平面上，产生任意角度的照片：

                                 

4. 三维人脸参数化识别

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2009年11月26日更新：

     经过2个多月的刻苦攻关，算法取得突破性进展，能对数码相机拍摄的真实人脸照片进行重建，效果得到长足的提高，重建后细节清楚，形象逼真。并且算法速度大大提高，重建计算只需5分钟左右。

输入照片：                                  三维重建效果：

    
         

至此，算法的应用性能得到极大增强。举一个简单的运用例子：利用ATM监控摄像机，采集取款人多张不同姿态的二维照片，融合多张照片进行精确三维人脸重建，可得到准确的三维人脸参数，从而在嫌疑犯库中搜索识别（仅仅对参数进行识别，速度会远远超过二维人脸识别），得到准确的身份验证。。。其实时性与准确性，同二维人脸识别相比，会有质的飞跃！这将是下一代人脸识别，身份验证，智能监控的核心技术之一。在完成表情年龄等各种脸部变化的参数建模后，该技术也将在未来的三维动画，影视，摄影领域得到广泛的运用。