[发明专利]由2D图像实现3D人脸重建

权利要求书

1、一种人脸重建方法，包括：

利用先前人脸知识分析人脸的大量图像来找到稀疏的、三维人脸特征；以及 利用所述稀疏三维人脸特征来分析所述大量图像，以利用数据驱动方法，不 使用任何先前知识找到密集三维特征。

2、如权利要求1所述的方法，进一步包括：利用先前的知识来识别图像中 的特征，并且在多对图像之间进行矫正来发现相似的图像对。

3、如权利要求1所述的方法，其中所述先前的知识被用来识别人脸的各部 分。

4、如权利要求1所述的方法，其中所述先前的知识被用来识别表示一般人 脸的人脸轮廓。

5、如权利要求1所述的方法，其中所述利用所述先前的知识包括：利用先 前知识来约束形成一系列稀疏三维特征的人脸特征。

6、如权利要求2所述的方法，其中所述相似图像对是包括一个足够用来识 别三维信息，而不是太大而不符合要求地将测量不确定性增加到超过特定数量 的角形基线的图像对。

7、如权利要求2所述的方法，进一步包括：测试图像对来获得大于第一特 定数量的角形基线，和获得大于第二特定数量的图像对里面的特征之间的匹配。

8、如权利要求1所述的方法，进一步包括：第二分析大量的图像来发现具 有图像间匹配的特征点大于特定数量的图像簇，并且利用所述图像簇来优化用 所述先前的知识实现的第一分析，来形成一系列跟踪特征点。

9、如权利要求8所述的方法，其中所述图像簇包括多对的图像。

10、如权利要求8所述的方法，进一步包括：利用所述一系列跟踪的特征 点来发现所述跟踪特征点的位置和运动。

11、如权利要求10所述的方法，进一步包括：利用所述跟踪特征点的位置 来优化所述稀疏三维特征。

12、如权利要求1所述的方法，其中所述发现密集特征包括约束密集特征 的搜索范围。

13、如权利要求1所述的方法，其中所述发现密集特征包括丢弃与其他特 征之间的距离大于预定距离的孤立点部分。

14、如权利要求13所述的方法，其中所述丢弃孤立点部分包括：把数据转 换为三维像素，并且丢弃与三维像素之间的距离大于预定距离的数据。

15、如权利要求1所述的方法，进一步包括：丢弃显著偏离表面大于特定 数量的部分。

16、如权利要求15所述的方法，其中所述丢弃包括用张量投票来检测所述 部分。

17、一种人脸重建系统，包括：

照相机，用于获取人脸的大量图像；和

处理部件，用于利用先前的人脸知识分析所述大量图像，来发现稀疏、三 维的人脸特征，以及用于利用数据驱动方法，不利用任何先前的知识，用所述 稀疏三维人脸特征来分析所述大量图像，来发现密集特征。

18、如权利要求17所述的系统，其中所述照相机是静态照相机。

19、如权利要求17所述的系统，其中所述照相机是摄影机。

20、如权利要求17所述的系统，其中所述处理部件利用先前的知识操作来 识别图像里的特征，并且在多对的图像之间矫正来发现相似的图像对。

21、如权利要求20所述的系统，其中所述处理部件利用所述先前的知识操 作以识别表示一般人脸的人脸轮廓。

22、如权利要求17所述的系统，其中所述处理部件操作来测试图像对来获 得大于第一特定数量的角形基线，和获得大于第二特定数量的图像对里面的特 征之间的匹配。

23、如权利要求22所述的系统，其中所述图像簇包括多对的图像。