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基于RGB-D序列的人脸重建及动画方法研究

发布时间: 2021-11-11
截止日期:2021-12-20

价格 双方协商

地区： 云南省 昆明市 盘龙区

需求方： 北京***究院

行业领域

科学研究和技术服务业

需求背景

近年来，随着仿真建模领域的迅速发展，如何减少对复杂捕捉设备的依赖，寻求低成本，高质量的人脸重建方法成为研究热点。当前国内外主流的人脸重建与表情跟踪方法大多基于参数化人脸模型，且精度较低，对人脸身份和表情特征的表达力都十分有限。建立具有真实感、一致性、连续性的动态表情模型是人脸重建领域面临的主要难点之一，为了在降低重建成本的同时提高模型表达力，需要利用现有的商业级相机，捕获任意人脸的表情变化序列，建立连续且高表达力的高精度表情模型动画，为后续建立高精度的人脸表情数据集提供技术支撑。

需解决的主要技术难题

针对人脸重建及动画领域的难点，主要的技术问题包括：

（1）使用商业级深度相机进行人脸表情数据采集和处理，减少手工修正流程，以获取低噪声、无空洞、连续的人脸点云数据。

（2）使用高精度人脸模型进行模型到点云的非刚性变形，获得形变自然、表情和身份特征准确的人脸表情序列。

（3）为人脸表情模型序列建立一致的拓扑结构，加强模型序列的一致性。

期望实现的主要技术目标

（1）实现自然环境下的人脸数据获取与处理；

（2）人脸非刚性变形结果表情准确，五官特征对齐，精度比业界内表情数据集高一个数量级，同时优化方程的收敛速度不超过***每帧；

（3）对任意身份和表情的人脸数据实现表面重建与动画；

（4）提供一套完整的人脸重建与表情动画方法工具。