SICP配準的三維人臉建模研究.pdf

1、傳統(tǒng)的三維人臉建模方法在模型的建立效果、是否可以達到實時以及計算復(fù)雜度等方面還存在很大的不足。基于Kinect的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。該方法是基于結(jié)構(gòu)光的原理，而且造價便宜，一般的用戶都可以使用該設(shè)備來建立模型。與其它建模方法相比，該方法在建模效果、實時性等方面都有比較好的表現(xiàn)。本文的研究工作圍繞基于Kinect的三維人臉建模方法展開，針對這一方法存在的不足和問題進行了深入探討和研究。主要研究工作和創(chuàng)新點歸納如下

2、:
　　1.本文首先概述了三維人臉建模的研究背景、意義以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，對現(xiàn)有的三維人臉建模方法做了分類總結(jié)，詳述了主動式建模方法和被動式建模方法以及其中所用的算法，重點研究了稀疏迭代最近點在三維人臉建模方法中的應(yīng)用。
　　2.針對由Kinect獲得的深度圖不僅含有大量噪聲且缺失嚴重，加之傳統(tǒng)迭代最近點算法和對傳統(tǒng)迭代最近點的改進算法都不能很好地處理這些問題，導致圖像配準精度降低，進而影響建模的質(zhì)量。本文使用稀疏迭代最近