导读:本文包含了单张照片论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:发丝追踪,人像处理,发型替换,3D重建
单张照片论文文献综述
王仁泉,郑晓博,桂义勇,李舒琪,吴礼尉[1]（2019）在《面部单张照片的非完整发丝建模方法》一文中研究指出人们的头发是人的外表特征的一个重要因素,但是同时头发的建模和重建是在计算机视觉领域是一个难点,在本篇论文中,我们主要参考相关计算机视觉的工作,主要关注相关的理论研究在实际用户生活的应用,并且关注在移动端和PC端上的性能表现。由于在实际使用场景的限制,我们采用了一种发丝的追踪算法,并且通过优化方法得到深度,在仅仅使用一张人像照片的条件下,实现对人物发丝进行3D建模,并且达到了可被接受的效果。对发丝进行追踪和建模,并进行优化,这为我们对人像的发型作出个性化的修饰包括改变颜色,改变发型等等提供了可能。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年01期）
孔德智[2]（2017）在《基于单张照片的叁维人脸重建算法研究》一文中研究指出伴随经济日渐繁荣和科学技术日新月异,人类在物质需求和精神层面都有了更高的追求。在游戏动漫、影视剧作、医疗美容、视频通讯和信息安全等众多方面,不再满足于二维世界带来的视觉感官体验,3D电影、电视,游戏动漫等应运而生。其中,叁维人脸建模由于直观的显示效果和广泛的应用场景,成为目前科学研究领域和实际工程项目中的一个关注热点。相对于传统的基于叁视图、多视图以及视频流的叁维人脸重建,基于单张照片对人脸进行重建需要的用户输入量最少,因此是目前研究的重点。然而由于人脸面部构造极为复杂,并且不同人脸之间的差异巨大,只通过单张人脸照片很难直接获取人脸的深度数据,其实际执行操作更具挑战性。因此,本课题的开展极具研究价值和实用价值。本文围绕基于单张照片的重塑叁维人脸模型进行了如下两项工作:一是提出了一种基于特征融合的面部特征点深度恢复算法。首先,对人脸数据库采取预处理工作,获取叁维模型对应的二维面部图像;其次通过显式形状回归的方法获取面部特征点位置信息;之后,提取面部几何特征,依据所获得的关键点对人脸进行Delaunay叁角剖分,划分人脸特征区域,通过比对待恢复人脸与数据库人脸特征区域的几何特征距离相似度,完成基于几何特征的深度信息恢复;接着,提取局部纹理特征,以关键点划分局部纹理区域,并进行区域局部二值模式算子直方图统计,通过衡量待恢复人脸与数据库人脸的直方图距离相似度,完成基于局部纹理特征的深度恢复;最后,运用最小二乘法进行特征融合,提高特征点的恢复准确度。本文提出的基于特征融合的人脸特征点深度恢复算法,所使用的特征易于提取并且算法复杂度低,实验结果表明恢复的面部特征点深度信息较为精确。二是提出了两种叁维人脸模型的纹理映射算法。基于约束细化Delaunay叁角剖分的纹理映射方法是通过关键点计算二维图像和叁维模型之间的投影关系,对关键点构建的特征区域进行撒点插值,进行进一步约束细化的Delaunay叁角剖分,依据不同区域的映射关系,完成叁维人脸的建立以及对应纹理的贴附。基于径向基插值的纹理映射方法是通过已知特征点信息对径向基网络进行拟合训练,形成特定人脸对应的径向基网络,然后对非特征点经构建完成的网络实现插值映射,重建特定的人脸模型。相较于传统的方法,本文提出的方法不需要进行大量的人机交互操作,在使用少量数据的基础上重建出了较为真实的人脸模型,适合应用在实际工程中。(本文来源于《山东大学》期刊2017-05-30）
吴侨[3]（2016）在《基于单张照片的叁维人脸重建的研究》一文中研究指出当前,随着计算机技术的不断进步和多媒体技术的发展,叁维人脸建模技术近年来成为了图形学领域的一个研究热点。人脸作为人体最为特殊的生理器官,与其它人体器官相比,具有更为丰富的表情以及更多的动作体验。正是由于人脸本身具备特殊性和形态多样性等特征,使得对于叁维人脸建模技术的相关研究面临着很多困难,特别是直接使用单张照片来进行叁维人脸建模,由于其深度信息的缺失,更是面临着不少挑战。然而某些场合,详尽的脸部信息获取不仅成本昂贵,而且由于对象本身的原因,获取详尽的脸部信息也比较困难。单张照片的获取相对来说较为容易,这就使得使用单张照片来进行快速的叁维人脸建模的需求较为迫切。正是在这样的背景下,本文选择以单张人脸照片作为输入样本,对其进行叁维人脸模型的重建,由此实现从二维平面图像到叁维立体模型的还原。本文首先对国内外有关叁维人脸建模技术的相关研究成果进行综述,并对当前主流的叁维人脸建模方法,进行归纳总结。之后在形变模型理论基础上,阐述了径向基函数及相关的算法,特别是对不同维度的薄板样条基函数算法进行分析,并使用不同维度的薄板样条基函数进行人脸图像稠密对应;之后借助主成分分析法建立通用人脸模型,并由此延伸构建特定人脸叁维模型算法。在本文的叁维人脸的重建过程中,特征点的选取尤为重要。本文在特征点的选取上,提出了一种基于改进的ASM算法,比传统的ASM算法在特征点的定位上更加精确。最后,在前文理论研究和算法分析的基础上,基于形变模型理论,以Candide3叁维人脸模型为根本,通过单张照片和通用叁维人脸模型的逐步匹配,使用OpenCV和open GL程序完成验证,实现了特定人脸照片的叁维人脸模型具体重建过程的实验,并对最终的重建结果进行展示。最终的效果表明:本文所研究的基于单张照片的叁维人脸建模技术,在正面、侧面和俯仰面均能够实现较好的建模效果。本文的研究,对于进一步推进叁维人脸模型在影视广告、医疗美容、游戏动漫、视频认证等多方面的实践应用具有积极的意义;同时叁模人脸建模的相关研究也有助于在未来模拟人体医学、虚拟现实等方面的良好应用。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-03-15）
熊曦[4]（2015）在《基于智能手机单张照片的建筑物快速定位算法》一文中研究指出建筑物定位是信息和网络时代的一个不可忽视的研究课题,它和人们的日常生活息息相关。互联网和智能设备的普及,为通过目标建筑物的照片来定位目标建筑物提供了越来越大的可能性。因此,近年来建筑物定位受到了广泛的关注和研究。目前,一类室外建筑物定位的解决方案利用计算机视觉的技术从事先准备好的建筑物图片数据库中匹配出目标建筑物。虽然互联网上成千上万的标签和街景照片为此技术提供了可行性,但需要人工事先部署的图片数据库以及耗时的匹配过程给开发者和用户带来了极大的不便。另外一类方法要求用户对目标建筑物拍摄多张照片来计算出用户和目标建筑物的几何关系,进而推测出目标建筑物的位置。这类方法不仅要求用户拍摄多张照片给用户带来不便,往往还拥有比较高的计算复杂度。因此,如何便捷快速的对目标建筑物定位成为了一个具有挑战性的问题。面对以上挑战,本文提出了一种通过智能手机对目标建筑物拍一张照片并结合在线地图服务从而对目标建筑物进行快速定位的算法——Smart Guide。本文的技术方案中既免除了用户拍摄多张照片的不便,又无需人工事先部署图片数据库。论文的主要工作如下:?研究了从单张照片提取建筑物顶部轮廓的技术方案。本文利用针孔相机模型和曼哈顿世界假设从单张照片提取出建筑物可见部分的顶部轮廓;?设计了基于建筑物顶部轮廓的特征来定位目标建筑的技术方案。本文通过分析比对目标建筑物和候选建筑物的顶部轮廓的特征(形状、方位、距离),从而从候选建筑集中找出目标建筑物;?引入了核密度估计模型来应对处理智能手机传感器带来的数据噪声;?实现并评估了基于智能手机的快速建筑物定位算法。在多个安卓手机上的实验结果显示,在符合曼哈顿世界假设的市中心等地,本文的建筑物识别方案可以达到92.7%的精确度,识别出距离用户20米到520米的建筑物。该算法在87%的情况下运行时间不超过6秒。(本文来源于《清华大学》期刊2015-06-01）
赵欢,赵晖[5]（2015）在《基于单张照片的叁维人脸表情合成》一文中研究指出提出一种基于单张照片的真实感叁维人脸表情合成方法,首先自动检测人脸和定位关键点;然后结合叁维人脸模型实现人脸的重构;再根据肌肉模型的思想合成表情;最后合成模型的眼睛,增加表情真实感。该方法能够合成出逼真、自然的表情。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2015年14期）
潘亮,苏远兴[6]（2014）在《一种仅使用单张照片在Zbrush里进行叁维模型重建的方法》一文中研究指出本文介绍了一种依据单张真实照片人工复原叁维模型的方法,这种方法不需要解算复杂的数理方程,只需对原始图片做一些处理,然后根据明暗度置换贴图的原理,借助Zbrush软件强大的非线性建模和变形功能,在较短的时间内(1~2小时)就能快速生成较为复杂的叁维模型,相似程度在7成以上,为实现快速叁维物体复原以及复杂物体基本形态快速构建开辟了一条新的途径。(本文来源于《影视制作》期刊2014年08期）
林雪健[7]（2014）在《基于单张照片的叁维人脸建模及应用研究》一文中研究指出随着多媒体技术的发展，叁维人脸建模近年来成为计算机动画、计算机视觉以及计算机图形学的一个研究热点。传统的叁维人脸建模方法大多采用基于多幅图像的策略，通过对多幅图像的人脸信息进行提取，再对一般模型进行修改完成重建。而从单幅图像中恢复人脸叁维模型是近几年新的研究方向。基于形变模型的叁维人脸建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本文在形变模型理论的基础上，对通过单张正面人脸照片来建立叁维人脸模型的方法进行了研究。首先，选取相应的人脸特征点，根据CVL人脸数据库建立形状模型重建所需的叁维数据库，针对形变模型优化参数众多，目标函数复杂和模型匹配效率低等缺点，本文采用改进的主成分回归算法及稀疏形变模型进行人脸形状重建。其次，通过将人脸全景图进行柱面展开，采用网格细分技术建立人脸纹理库，采用改进的粒子群优化算法进行纹理参数优化，对人脸纹理进行重构，并将重构纹理映射到形状模型，得到最终的建模结果。最后，本文针对叁维模型应用进行研究，将叁维模型应用于人脸姿态估计，使用线性回归算法对人脸姿态进行初步估计，确定姿态范围，然后对估计结果进行修正，得到最终的姿态解。本文对建模算法用Matlab程序进行了仿真实验，改进了叁维人脸建模的一些关键技术，最终实现了从单幅正面图像恢复叁维人脸。文章最后分析了存在的问题和不足，为进一步的研究工作提供了方向和经验。(本文来源于《燕山大学》期刊2014-08-01）
魏楚亮,罗培羽,洪晓斌,邱超乐,蔡泽民[8]（2014）在《基于单张照片模式的叁维图像重建新方法研究》一文中研究指出现今的叁维重建技术大多要从多幅图像中找到对应特征,进而求解基本矩阵,然而照片越多就意味着要付出更多采集和计算的时间及空间,对减少图像的幅数而实现同样的叁维重建效果将具备一定研究价值。利用霍夫线检测、角点检测、边缘检测等算法,提出一种基于单张照片的叁维重建新方法,通过霍夫变换在二值图像取线,再利用OpenCV获取方块的角点数等信息,得到图像基本轮廓,最后透视变换得到图像贴图,并利用画坐标的方法模糊定义模型的参数对应于图像参数的关系,从而实现叁维重建。该方法被应用于列车车体的叁维重构实验中,实验结果证明了该重建方法的可实现性,也揭示了其工程应用价值。(本文来源于《中国测试》期刊2014年02期）
熊平,卢烨[9]（2013）在《基于单张照片的叁维人脸重建优化算法》一文中研究指出传统人脸叁维重建算法难以确定人脸形状,并且计算复杂。针对此问题,提出一种以水平集方法获取人脸轮廓并结合明暗恢复形状(SFS)算法重建叁维模型的方法,该方法仅需单张正面人脸照片。首先采用主动形状模型确定人脸轮廓,将其作为水平集的初始演化曲线,分割出完整的人脸形状;然后对人脸区域进行灰度变换,求出灰度图像;最后通过SFS算法重建已知光照条件的人脸图像的叁维模型,将该模型作为参考与灰度图像匹配,进而确定其光照条件和叁维模型。实验结果表明,与基于网格模型的算法相比,该方法可快速地重建具有完整形状的人脸模型。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年08期）
刘恭意[10]（2013）在《基于单张照片的叁维人脸模型生成技术研究》一文中研究指出近年来,真实感叁维人脸模型因其良好的仿真性和可操作性,而成为很多传统领域的热点,被广泛应用于医学,影视,游戏,安全论证等领域。叁维人脸模型是一个复杂的曲面,涉及到很多参数。运用3维建模软件也能做出仿真度较好的精细的人脸模型,但其工期较长,而且对制作人员要求较高。近年来出现的叁维扫描仪虽然能较好较快的构建出真实感叁维人脸模型,但其价格昂贵,难以推广。因此,本文建立了一个3维人脸模型,通过提供的单张正面人脸图片,建立3D人脸模型的技术。本文从一个标准的人头模型和中介曲面模型出发,并将中介曲面模型作为标准模型的脸部。通过对导入的人脸照片进行缩放,旋转,平移等操作,使其与中介模型大致匹配,然后调节中介模型网格上顶点,在调节过程中,标准模型上的顶点同步调节,最终使其局部对齐,通过中介曲面获得人脸模型的纹理坐标,然后将中介曲面上的纹理坐标映射到标准模型上去。主要研究内容如下：(1)所有对人脸特征的处理都通过使用者手工的方式进行调节,使用者通过整体调节和局部调节,使中介曲面上的人脸特征与导入照片之间的纹理特征对齐。(2)通过中间映射算法,将照片上的纹理映射到中介曲面上,之后,同样通过中间映射算法,将中介曲面人脸上的顶点对应到标准模型上去,从而完成真实感叁维人脸建模的纹理映射。(3)采用Ogre叁维引擎结合C++语言,实现一个基于单张照片的叁维人脸建模系统。(本文来源于《华中师范大学》期刊2013-05-01）
单张照片论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
伴随经济日渐繁荣和科学技术日新月异,人类在物质需求和精神层面都有了更高的追求。在游戏动漫、影视剧作、医疗美容、视频通讯和信息安全等众多方面,不再满足于二维世界带来的视觉感官体验,3D电影、电视,游戏动漫等应运而生。其中,叁维人脸建模由于直观的显示效果和广泛的应用场景,成为目前科学研究领域和实际工程项目中的一个关注热点。相对于传统的基于叁视图、多视图以及视频流的叁维人脸重建,基于单张照片对人脸进行重建需要的用户输入量最少,因此是目前研究的重点。然而由于人脸面部构造极为复杂,并且不同人脸之间的差异巨大,只通过单张人脸照片很难直接获取人脸的深度数据,其实际执行操作更具挑战性。因此,本课题的开展极具研究价值和实用价值。本文围绕基于单张照片的重塑叁维人脸模型进行了如下两项工作:一是提出了一种基于特征融合的面部特征点深度恢复算法。首先,对人脸数据库采取预处理工作,获取叁维模型对应的二维面部图像;其次通过显式形状回归的方法获取面部特征点位置信息;之后,提取面部几何特征,依据所获得的关键点对人脸进行Delaunay叁角剖分,划分人脸特征区域,通过比对待恢复人脸与数据库人脸特征区域的几何特征距离相似度,完成基于几何特征的深度信息恢复;接着,提取局部纹理特征,以关键点划分局部纹理区域,并进行区域局部二值模式算子直方图统计,通过衡量待恢复人脸与数据库人脸的直方图距离相似度,完成基于局部纹理特征的深度恢复;最后,运用最小二乘法进行特征融合,提高特征点的恢复准确度。本文提出的基于特征融合的人脸特征点深度恢复算法,所使用的特征易于提取并且算法复杂度低,实验结果表明恢复的面部特征点深度信息较为精确。二是提出了两种叁维人脸模型的纹理映射算法。基于约束细化Delaunay叁角剖分的纹理映射方法是通过关键点计算二维图像和叁维模型之间的投影关系,对关键点构建的特征区域进行撒点插值,进行进一步约束细化的Delaunay叁角剖分,依据不同区域的映射关系,完成叁维人脸的建立以及对应纹理的贴附。基于径向基插值的纹理映射方法是通过已知特征点信息对径向基网络进行拟合训练,形成特定人脸对应的径向基网络,然后对非特征点经构建完成的网络实现插值映射,重建特定的人脸模型。相较于传统的方法,本文提出的方法不需要进行大量的人机交互操作,在使用少量数据的基础上重建出了较为真实的人脸模型,适合应用在实际工程中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
单张照片论文参考文献
[1].王仁泉,郑晓博,桂义勇,李舒琪,吴礼尉.面部单张照片的非完整发丝建模方法[J].电脑知识与技术.2019
[2].孔德智.基于单张照片的叁维人脸重建算法研究[D].山东大学.2017
[3].吴侨.基于单张照片的叁维人脸重建的研究[D].电子科技大学.2016
[4].熊曦.基于智能手机单张照片的建筑物快速定位算法[D].清华大学.2015
[5].赵欢,赵晖.基于单张照片的叁维人脸表情合成[J].现代计算机(专业版).2015
[6].潘亮,苏远兴.一种仅使用单张照片在Zbrush里进行叁维模型重建的方法[J].影视制作.2014
[7].林雪健.基于单张照片的叁维人脸建模及应用研究[D].燕山大学.2014
[8].魏楚亮,罗培羽,洪晓斌,邱超乐,蔡泽民.基于单张照片模式的叁维图像重建新方法研究[J].中国测试.2014
[9].熊平,卢烨.基于单张照片的叁维人脸重建优化算法[J].计算机应用.2013
[10].刘恭意.基于单张照片的叁维人脸模型生成技术研究[D].华中师范大学.2013