[发明专利]一种从头肩的三维扫描原始数据中自动提取脸部区域的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种头肩三维扫描原始数据中脸部区域的自动提取方法，尤其涉及一种以高斯曲率和连通片搜索组合为核心技术、从三维扫描原始数据中自动地提取脸部核心区域的方法。

背景技术

随着三维采集技术的发展，三维数据正逐渐成为继声音、图像和视频之后的第四种多媒体数据类型，特别是三维人脸模型，在互联网、家庭娱乐、计算机动画、影视娱乐和安全监控等方面具有广泛的应用前景。大部分应用需要的三维人脸数据是正面人脸的核心区域。

但是，现有的三维人脸数据采集设备获取的人脸数据不仅包含人脸正面区域，还包含除人脸之外的周边区域，如颈部、肩部、头发等区域。这些区域形状不稳定，属于局外的干扰信息，影响大多数应用的效果和准确性。采用人工方法去除局外信息会导致应用无法自动化，在某些情况下缺乏实用性(如安全监控中的人脸识别)。已有的自动切割技术要求二维图像的协助，难以直接用于三维人脸模型。

发明内容

本发明提供一种基于曲率和连通片搜索的、全自动的脸部区域提取方法，主要解决的是大型三维人脸应用中头肩三维扫描原始数据的自动预处理问题。

一种从头肩的三维扫描原始数据中自动提取脸部区域的方法，其步骤如下：

(1)、三维人脸的曲面重构：采用子分网格的思想，对原始的三维头肩数据(坐标点集)构建分段光滑的三角形网格曲面；

(2)、高斯曲率的计算：在曲面重构得到的三角形网格数据上计算每个顶点的离散高斯曲率；

(3)、人脸区域提取：(这一步分三个小步骤完成)

首先是连通片的计算：基于第2步计算的高斯曲率，按一定的阈值将原始三维人脸数据分割成多个连通片；

其次是粗略的人脸区域选择：在分割的连通片中，按一定规则选择包含人脸核心区域最大的连通片作为人脸区域的粗略计算结果；

最后是人脸区域的精确提取：借助粗略选择的连通片和原始的三维人脸数据，切割出精确的脸部核心区域。

步骤(1)中所述的子分网格的方法，包括网格拓扑估计、网格优化和分段光滑曲面优化三步骤。

步骤(2)中采用的高斯曲率的计算方法是对连续曲面上高斯曲率的计算的一个近似，采用下面的公式：

$\underset{A}{\∫\∫}\mathrm{KdA}=2\mathrm{\π}-\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i---\left(1\right)$