简介: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。
简介:摘要:如何从单幅图像重建出被拍摄物体的几何形状是计算机视觉领域中充满挑战的问题。使用该技术对服装进行三维重建是近年较为热门的研究命题。目前已有基于物理建模、基于剪影、单视图/多视图几何重建、基于深度图像、基于深度学习技术等方式的人体三维重建的工作,然而这些工作是将人体和服装用统一的网格进行表达,并且重建出的结果有大量丢失服装的细节信息,例如褶皱和纹理。本文研究了一种基于单张图片的服装建模的算法,算法中输入的单张图片不需要额外的信息,可以高效地将单幅图片中的衣服部分重建出高质量的三维网格模型。