基于压缩感知理论的3维人脸快速重建

目的针对形变模型方法中模型构建的缺陷,提出一种基于压缩感知理论的快速3维人脸重建方法。方法首先,利用压缩感知理论估计3维原型人脸与目标人脸的形状相似性,根据相似性对原型样本进行筛选并构建相应的形变模型;然后,利用面部特征点信息进行稀疏模型匹配,并结合径向基函数插值重建生成特定的3维人脸。结果在BJUT 3维数据库和CAS-PEAL 2维数据库上的实验结果表明,该方法的重建精度和重建速度均优于经典方法,重建人脸具有较强真实感。结论该方法利用压缩感知理论快速筛选原型样本构建形变模型,有效地提高了建模精度和效率;结合RBF插值的重建策略进一步提高了重建表面的平滑度。