[发明专利]一种包含尺度信息的人脸三维重建方法及系统

权利要求书

1.一种包含尺度信息的人脸三维重建方法，其特征在于，包括：

获取目标人脸的N个三维特征点；

获取目标人脸的目标人脸三维点云；

从所述目标人脸三维点云中提取出目标人脸三维点云的N个三维特征点；

将所述目标人脸三维点云的N个三维特征点与所述目标人脸的N个三维特征点进行匹配，并调整所述目标人脸三维点云，获得最终目标人脸三维点云；

其中N为大于1的正整数。

2.根据权利要求1所述的包含尺度信息的人脸三维重建方法，其特征在于，所述获取目标人脸的N个三维特征点的方法，包括：

获取目标人脸的双目二维图像左图和双目二维图像右图；

从所述双目二维图像左图和所述双目二维图像右图中各提取出一组目标人脸的N个二维特征点；

根据所述提取出的两组目标人脸的N个二维特征点，采用双目立体匹配算法计算出目标人脸的N个三维特征点的坐标。

3.根据权利要求1所述的包含尺度信息的人脸三维重建方法，其特征在于，所述获取目标人脸的目标人脸三维点云的方法，包括：采用光度立体视觉方法获取目标人脸的目标人脸三维点云。

4.根据权利要求1所述的包含尺度信息的人脸三维重建方法，其特征在于，所述将所述目标人脸三维点云的N个三维特征点与所述目标人脸的N个三维特征点进行匹配，并调整所述目标人脸三维点云，获得最终目标人脸三维点云的方法，包括：

调整所述目标人脸三维点云的N个三维特征点与所述目标人脸的N个三维特征点重合，获得调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点；

根据所述调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点调整所述目标人脸三维点云，获得最终目标人脸三维点云。

5.根据权利要求4所述的包含尺度信息的人脸三维重建方法，其特征在于，所述根据所述调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点调整所述目标人脸三维点云，获得最终目标人脸三维点云的方法，包括：

构造所述调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点与所述目标人脸三维点云的N个三维特征点的特征点差异能量函数；

对所述调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点与所述目标人脸三维点云的N个三维特征点的各特征点差异能量值求和，通过最优化算法进行全局求解，获得实际调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点的坐标；

根据所述实际调整后的目标人脸三维点云的N个三维特征点的坐标调整所述目标人脸三维点云，获得最终目标人脸三维点云。

6.一种包含尺度信息的人脸三维重建系统，其特征在于，包括：

目标人脸三维特征点获取模块，用于获取目标人脸的N个三维特征点；

目标人脸三维点云获取模块，用于获取目标人脸的目标人脸三维点云；

目标人脸三维点云三维特征点提取模块，用于从目标人脸三维点云中提取出目标人脸三维点云的N个三维特征点；

三维特征点匹配调整模块，用于将目标人脸三维点云的N个三维特征点与目标人脸的N个三维特征点进行匹配，并调整目标人脸三维点云，获得最终目标人脸三维点云。

7.根据权利要求6所述的包含尺度信息的人脸三维重建系统，其特征在于，所述目标人脸三维特征点获取模块包括：

目标人脸二维图像获取单元，用于获取目标人脸的双目二维图像左图和双目二维图像右图；

目标人脸二维特征点提取单元，用于从目标人脸的双目二维图像左图和双目二维图像右图中各提取出一组目标人脸的N个二维特征点；

计算单元，用于根据提取出的两组目标人脸的N个二维特征点，采用双目立体匹配算法计算出目标人脸的N个三维特征点的坐标。

8.根据权利要求6所述的包含尺度信息的人脸三维重建系统，其特征在于，所述目标人脸三维点云获取模块包括：

光度立体计算单元，用于采用光度视觉方法获取目标人脸的目标人脸三维点云。