摘要：获取人脸三维模型的方法有很多。利用三维扫描设备获取三维模型无疑是最有效、最直接的方法。然而，由于3d扫描设备的成本较高，这种方法不能广泛应用。这促使研究人员开始思考和探索一种低成本和有效的面部建模方法。目前，三维人脸建模的方法有很多(如基于b样条曲线的三维人脸建模、基于二维图像的三维人脸建模、基于变形模型的三维人脸建模场景、基于识别机制的三维人脸建模等)和工具(如Maya、3DmeNow、3dsMax等)。在众多建模方法中，基于图像的人脸三维建模越来越受到研究者的关注。这是因为这种建模方法的输入只有一个或多个图像，而这些图像可以很容易地从普通的数码相机中获取。
关键词：人脸检测；ASM模型；特征点提取；人脸建模；
由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值，使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三雏模型的有效途径。
一、基于图像的三维人脸建模技术研究概述
三维人脸建模始终是一个极具挑战性的难题，从几何角度来看，人脸具有极度复杂的几何形状和表面材质，必须通过足够的技术手段来描述这些特征，头发的模拟、表情动作的仿真、逼真纹理信息的添加、光照的处理等都是具有挑战性，多年来一直困扰着图像图形学家。虽然如此，但还是有许多学者坚持不懈的进行此方面的深入研究。业内也曾较早出现过关于三维人脸建模技术的相关综述性文章：列举了三维人脸建模的研究内容和难点，总结了从三维数据获取、一般模型表示、特定模型建立和典型应用等角度对该技术进行了分类综述；介绍了在建模过程中使用MM(Morphable Model，形变模型)方法，并获得了良好的效果；对于近年来基于图像的三维人脸建模技术进行了总结和分类，将现有的方法分为一般模型修改、基于模型优化、基于三维Morphable Model、基于立体视觉和SfS(Shape from Shading,从明暗恢复形状)以及基于统计学习的方法。自从Parke在20世纪70年代在计算机上建立了第一个人脸模型起，人脸的建模和动画模拟成为一个活跃的研究热点。而平面图像中就已经包含了深度信息，人类能从一张照片中感知其中对象的三维层次结构。基于图像的人脸模型重建过程总体被归为两个部分：平面特征提取和模型重构。
二、单幅图像的快速人脸建模方法的主要内容
1.基于单幅图像的三维人脸建模方法及改进。在研究了三维人脸形变模型的方法的基础上，针对其现存的一些问题，提出了改进的基于稀疏形变模型的人脸建模方法，顺利地解决了传统形变模型方法中需要将三维人脸库进行像素级对齐的困难问题，实现了基于单幅照片进行快速三维人脸建模的系统。主要技术包括稀疏模型的建立，人脸图像的检测和特征点提取，参数的最优化，以及几何模型的弹性变形技术。另外，提出了基于肤色模型的皮肤纹理合成方法，通过引入肤色模型的插值技术，增强了三维人脸侧面皮肤的真实感和应用价值。
2.三维人脸表情的合成。研究了基于表情编码系统生成表情的方法，将其应用在三维人脸模型上，实现了灵活可控的三维人脸的表情合成。
3.三维人脸卡通化。研究了计算机自动生成卡通人脸的技术，并将其应用在三维人脸模型上。提出了基于全局结构和局部形状进行自动特征夸张的人脸卡通化方法，实现了由单幅人脸照片生成多种不同风格的卡通人脸技术。
4.人脸识别的应用研究。针对人脸识别中的光照和姿态问题，研究了基于三维人脸模型的人脸识别方法。利用三维人脸合成了多种姿态，光照和表情的虚拟人脸图像，用于补充训练样本，增强了多角度人脸识别的准确性和鲁棒性。
三、基于单幅图像的人脸三维建模的实现
1.基于AdaBoost算法实现人脸检测。AdaBoost算法的本质是一种迭代算法。该算法的主要思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后将所有的弱分类器组合在一起，构成最终分类器(强分类器)。算法本身是通过改变数据分布来实现的——依据每次训练集中每个样本的分类是否正确，以及上次总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。并将权值调整后的数据集作为下层分类器的输入，由下层分类器进行新一轮的训练。最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最终的决策分类器。使用AdaBoost分类器可以有效地排除一些不必要的训练数据特征。在使用AdaBoost算法进行人脸检测时，加载了OpeaCV中自带的分类器，使用该方法进行人脸检测取得了较好的实验效果。
2．基于ASM模型的人脸特征点提取。ASM方法，是Cootes提出的用于解决图像中的目标搜寻的形状统计模型。经过多年的发展，它已成为一种相当成熟有效的方法，并被广泛应用于医学图像处理、数字图像理解和计算机视觉等领域。ASM依靠一个由人工标定特征点的训练集，这些点既可以是目标的边缘点，亦可以为目标的内部点。它的基本思想可以描述为：1)选取足够多的入脸正面图像作为样本库，对所有的图像进行脸部轮廓以及五官轮廓的手动标记；2)对样本库图像进行对齐归一化处理。对齐操作包括旋转、平移以及缩放等操作。归一化后可以得到一个中性人脸模型；3)利用局部灰度模型，对归一化后的中性人脸模型中的每个特征点沿着轮廓的法线方向进行迭代搜索。搜索过程中进行灰度匹配。每次迭代中不断调整参数，使得整个模型不断适应目标形状且保持人脸的合理形状。采用ASM模型从人脸图像中提取出68个特征点(左右眼各选取5个特征点，左右眉毛各选取6个特征点，脸部轮廓特征点15个，鼻子区域选取11个特征点，嘴巴区域选取20个特征点)。图像中的圆点即为提取出的人脸特征点。
3.个性化人脸模型生成。基于图像的入脸三维建模通常还需要一个初始人脸三维模型，在提取图像的特征点之后．我们还需在选用的初始模型中手动标记出与图像特征点相对应的模型特征点。（1）平面图像的名坐标获取。从二维平面图像中恢复某一点的深度信息，是一个病态问题。但是我们可以通过某些方法估算出该点的近似深度值。在利用稀疏的形变模型获取特征点的深度信息。采用基于稀疏线性模型的优化算法。能够比较准确、稳定地估计出二维图像中特征点的深度信息。但由于需要使用大量的入脸图像样本库，其计算量较大。本实验中，图像特征点的深度值采用初始模型中与之相对应点的经验值(岩坐标值)。（2）模型调整。依据特征点信息采用基于径向基函数(Radial Basis Function，RBF)插值的方法对初始模型进行调整。RBF可应用于三维散乱点的插值。作为一个典型的插值函数，RBF具有很好的插值和能量最小性质。该方法的主要优点在于：1)与网格拓扑结构无关，可以适应于任意的约束特征点集；2)直接给出求解插值的线性解析表达式，无需优化、迭代，可直接得到精确的结果，出于人脸姿态、表情的改变对鼻子形状的改变影响不大的考虑．仅在鼻子区域提取3个特征点，依此确定鼻子的大小和位置。虽然简化了计算，但是对鼻子区域建模效果个性化不足。在鼻子区域提取11个特征点，并依据这些特征点对鼻子进行局部区域插值。实验结果表明，该方法对鼻子区域建模的效果要更具个性化。
总之，实现了一种基于单幅图像的人脸三维建模方法。该建模方法只需要一张含有人脸的图像以及一个初始的人脸三维模型即可。建模速度较快，而且整个建模过程中无需人工干预。实验效果达到预期要求。为了使产生的个性化人脸模型更具有真实性，我们将引入纹理贴图方法，探索有效的纹理贴图方法对模型进行纹理贴图。在完成模型纹理贴图之后，我们还将对人脸的简单表情及动画进行模拟实现。
参考文献：
[1]刘俊丁．基于单幅图像的人脸三维建模研究，2018，
[2]程春龙．基于二雏图像的三维人脸建模技术．2019.