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一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法
被引量：
2
1
作者
王志勇
王从艺
+2 位作者
张子豪
袁铭择
夏时洪
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期3026-3036,共11页
提供了一个无标记点的身体与面部运动同步捕获的方法.利用经过时间同步和空间标定的长焦彩色相机和 Kinect 相机来进行同步捕获.利用在环境中加入闪光来进行时间同步,使用张氏标定法进行空间标定,从而组成一组时间同步且空间对齐的混合...
提供了一个无标记点的身体与面部运动同步捕获的方法.利用经过时间同步和空间标定的长焦彩色相机和 Kinect 相机来进行同步捕获.利用在环境中加入闪光来进行时间同步,使用张氏标定法进行空间标定,从而组成一组时间同步且空间对齐的混合相机(hybrid camera).然后利用 Kinect fusion 扫描用户的人体模型并嵌入骨骼.最后利用时间和空间都对齐好的两个相机来进行同步采集.首先从深度图像中得到人脸的平移参考值,然后在平移参考值的帮助下根据彩色图像的 2D 特征点重建人脸.随后,把彩色图像中得到的头部姿态传递给身体捕获结果.结果对比实验和用户调研实验均表明所提出的运动捕获的结果要好于单个的运动捕获结果.
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关键词
运动捕获
人脸人体同步运动捕获
深度图像
多线性模型方法
非刚性迭代最近点
方法
在线阅读
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职称材料
单张图片自动重建带几何细节的人脸形状
被引量：
4
2
作者
王涵
夏时洪
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1256-1266,共11页
为了从单张图片中自动快速重建高细节人脸表情模型,提出一种从粗到细逐步优化的方法.首先从单张照片检测到的特征点中,通过多初值迭代方法优化求解对应的三维头部姿态和大尺度的人脸表情;其次以检测到的人脸特征点为依据对不准确的人脸...
为了从单张图片中自动快速重建高细节人脸表情模型,提出一种从粗到细逐步优化的方法.首先从单张照片检测到的特征点中,通过多初值迭代方法优化求解对应的三维头部姿态和大尺度的人脸表情;其次以检测到的人脸特征点为依据对不准确的人脸表情进行矫正,并使用非刚性的迭代最近点方法对齐模型上的特征点和图像特征点,使用拉普拉斯坐标影响其余非特征点位置;最后使用带有常量假设的明暗重建形状方法为人脸模型重建细尺度的几何细节,以增加重建模型的逼真度.实验结果表明,文中方法能够在头部大幅度摆动的情况下生成更准确的带有几何细节的人脸模型;该方法不需要对图片的摄像机进行标定,也不需要预先训练或预设用户的特征模型和混合形状,同时不强制约束室内光照以及单调的背景环境.
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关键词
图像重建人脸
模型
多线性模型方法
非刚性迭代最近点
方法
拉普拉斯变形
明暗重建形状
在线阅读
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职称材料
题名
一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法
被引量：
2
1
作者
王志勇
王从艺
张子豪
袁铭择
夏时洪
机构
移动计算与新型终端北京市重点实验室(中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室)
中国科学院大学
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期3026-3036,共11页
基金
国家自然科学基金(61772499)~~
文摘
提供了一个无标记点的身体与面部运动同步捕获的方法.利用经过时间同步和空间标定的长焦彩色相机和 Kinect 相机来进行同步捕获.利用在环境中加入闪光来进行时间同步,使用张氏标定法进行空间标定,从而组成一组时间同步且空间对齐的混合相机(hybrid camera).然后利用 Kinect fusion 扫描用户的人体模型并嵌入骨骼.最后利用时间和空间都对齐好的两个相机来进行同步采集.首先从深度图像中得到人脸的平移参考值,然后在平移参考值的帮助下根据彩色图像的 2D 特征点重建人脸.随后,把彩色图像中得到的头部姿态传递给身体捕获结果.结果对比实验和用户调研实验均表明所提出的运动捕获的结果要好于单个的运动捕获结果.
关键词
运动捕获
人脸人体同步运动捕获
深度图像
多线性模型方法
非刚性迭代最近点
方法
Keywords
motion capture
synchronized motion capture for body and face
depth image
multilinear model
non-rigid ICP
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
单张图片自动重建带几何细节的人脸形状
被引量：
4
2
作者
王涵
夏时洪
机构
中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室/移动计算与新型终端北京市重点实验室
中国科学院大学
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第7期1256-1266,共11页
基金
中国科学院计算技术研究所创新课题(20166040)
文摘
为了从单张图片中自动快速重建高细节人脸表情模型,提出一种从粗到细逐步优化的方法.首先从单张照片检测到的特征点中,通过多初值迭代方法优化求解对应的三维头部姿态和大尺度的人脸表情;其次以检测到的人脸特征点为依据对不准确的人脸表情进行矫正,并使用非刚性的迭代最近点方法对齐模型上的特征点和图像特征点,使用拉普拉斯坐标影响其余非特征点位置;最后使用带有常量假设的明暗重建形状方法为人脸模型重建细尺度的几何细节,以增加重建模型的逼真度.实验结果表明,文中方法能够在头部大幅度摆动的情况下生成更准确的带有几何细节的人脸模型;该方法不需要对图片的摄像机进行标定,也不需要预先训练或预设用户的特征模型和混合形状,同时不强制约束室内光照以及单调的背景环境.
关键词
图像重建人脸
模型
多线性模型方法
非刚性迭代最近点
方法
拉普拉斯变形
明暗重建形状
Keywords
construction of facial shape from image
multi-linear model method
non-rigid ICP method
Laplacian deformation
shape from shading
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种无标记的身体与面部运动同步捕获方法
王志勇
王从艺
张子豪
袁铭择
夏时洪
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
单张图片自动重建带几何细节的人脸形状
王涵
夏时洪
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
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职称材料
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