摘要
为解决传统立体匹配算法匹配低纹理人脸图像时极易产生误匹配的问题,提出一种基于区域生长的人脸立体匹配算法.该算法利用级联回归树算法提取的人脸特征点将人脸划分为不同区域以分别限制各区域的视差搜索范围,从而避免在全局范围上查找匹配点;同时利用人脸的局部形状特性,采用局部曲面拟合的方式筛除误匹配种子点并生成大量可靠种子点用于区域生长;最后,分别在实验室环境采集的人脸图像和FRGC v2.0人脸数据库上进行定性和定量实验.实验结果表明,与传统算法相比,所提算法能够重建出更加准确的三维人脸模型.经点云配准后与人脸点云真实值的均方根误差在2 mm以内,且不同光照、姿态、表情下人脸图像的重建表明所改进的立体匹配算法具有较好的鲁棒性.
基金项目
国家自然科学基金资助项目(51475092)
深圳市知识创新计划基础研究项目(JCYJ20180306174455080)
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据