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基于单张正面照片的三维人脸建模及表情合成的研究
摘要
人脸识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。本文针对单张正面照片进行三维人脸建模和表情合成的研究，提出了一种基于深度学习和几何模型的方法。该方法通过卷积神经网络提取人脸的特征向量，并利用正面照片中的几何特征进行三维建模。随后，利用三维模型和表情模板的拟合来完成表情合成。实验结果表明，该方法能够有效地进行三维人脸建模和表情合成，达到较好的效果。
关键词：人脸识别；三维人脸建模；表情合成；深度学习；几何模型
Abstract
Facerecognitionisoneoftheimportantresearchdirectionsinthefieldofcomputervision.Inthispaper,weproposeamethodforthree-dimensionalfacemodelingandexpressionsynthesisbasedonasinglefrontalphoto,whichusesdeeplearningandgeometrymodel.Themethodextractsthefeaturevectorsofthefacethroughconvolutionalneuralnetworksandusesthegeometricfeaturesofthefrontphotoforthree-dimensionalmodeling.Then,theexpressionsynthesisiscompletedbyfittingthe3Dmodelandtheexpressiontemplate.Theexperimentalresultsshowthatthemethodcaneffectivelyperform3Dfacemodelingandexpressionsynthesis,achievinggoodresults.
Keywords:Facerecognition;3Dfacemodeling;expressionsynthesis;deeplearning;geometricmodel
一、引言
人类的面部表情是我们之间有效沟通的重要组成部分。随着计算机技术的不断发展，人脸识别技术已广泛应用于安防、图像检索、虚拟现实等领域。但是，当前大多数人脸识别算法限制在2D空间中的平面图像，而3D空间中的真实人脸模型能够更好地模拟真实的面部表情和形态。
本文提出了一种基于深度学习和几何模型的方法，可以通过单张正面照片进行三维人脸建模和表情合成。该方法主要分为以下几步：首先通过卷积神经网络提取人脸的特征向量；然后利用正面照片中的几何特征进行三维建模；最后，利用三维模型和表情模板的拟合来完成表情合成。实验结果表明，该方法能够准确地进行三维人脸建模和表情合成，具有良好的效果。
二、相关工作
目前，人脸建模和表情合成领域已有很多研究。人脸建模方法主要有基于单张照片的一般化3D人脸建模方法和基于多张照片的3D人脸重建方法。一般化3D人脸建模方法是通过一些特征点来生成3D人脸，但这种方法很难处理非正面的人脸图片。3D人脸重建方法通过多张不同角度的图片进行三维重建，虽然效果较好，但是要求采集到训练数据的图片较多。
表情合成主要有基于数据驱动、基于模型驱动和基于混合的方法。基于数据驱动的方法通过训练大量的数据集来合成面部表情，但是这些数据集往往难以达到真实的表情效果。基于模型驱动的方法，一般是通过建立面部表情的动力学模型来模拟真实面部表情。基于混合的方法则是通过两种不同方法的结合，达到更优的表情合成效果。
本文提出的方法主要通过深度学习和几何模型的结合来完成三维人脸建模和表情合成，较好地解决了3D人脸重建和表情合成中的难题。
三、方法
本文提出的基于单张正面照片的三维人脸建模及表情合成方法主要包括三个步骤：人脸特征提取、三维人脸建模和表情合成。下文将详细介绍各个步骤的具体实现方法。
3.1人脸特征提取
首先，使用一个卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）提取人脸的特征向量。在本文中，我们使用了一种基于InceptionV3网络的神经网络进行特征提取。
该网络的训练基于VGG-Face，该数据集包含约2600万张人脸图像，成为目前最大的公共人脸识别数据集之一。然后，我们将InceptionV3模型套在VGG-Face数据集上并进行微调，实现了更好的人脸图像分类结果。
使用训练好的CNN模型对输入正面照片进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量表示。
3.2三维人脸建模
在上一步中，我们得到了一个人脸图像中的固定大小的向量，可以用于进一步的三维人脸建模。在这里，我们使用基于几何模型的方法来对图像中的人脸进行三维化。
具体地，我们将图