《三維人臉混合特徵提取和藝術化繪製方法研究》是依託山東大學，由王璐擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：三維人臉混合特徵提取和藝術化繪製方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王璐
- 依託單位：山東大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
非真實感人臉繪製和人臉動畫是目前研究的熱點問題，在數字娛樂、影視製作、網路遊戲和輔助教學等領域有廣泛的套用。本課題針對利用非真實感繪製技術對三維人臉模型進行實時繪製時面臨的特徵線條提取、輪廓平滑、風格化操作等問題，提出新的混合特徵提取和風格化繪製技術，主要包括低精度噪聲模型的連貫特徵線條生成方法，可以對輪廓等特徵進行恢復，得到與精細模型相差無幾的效果；基於幾何模型和領域知識的混合特徵檢測方法，可以彌補當前單純從幾何模型或圖像出發處理導致的信息不充分，極大的豐富了非真實感實時繪製時必需的特徵細節描述；以及探索結合人臉肖像畫領域知識的一系列具有明顯特徵的人臉風格化繪製技術，適應動畫、遊戲、廣告設計，產品展示等諸多相關領域的套用需求。
結題摘要
非真實感人臉繪製是目前研究的熱點問題，本課題針對三維人臉進行風格化表示和繪製時面臨的問題，提出新的人臉三維建模、特徵提取、肖像畫繪製、浮雕風格生成等技術，主要包括多層同步表面重建方法、基於深度圖像和強度圖像的人臉混合特徵提取和肖像繪製方法、基於區域層次深度的淺浮雕重建方法、保持幀間連貫風格化線條畫繪製方法、基於人臉領域知識且符合認知和審美心理的人臉線條畫評估方法等。並將相關研究成果集成、套用於自主研發渲染引擎RenderWing中，支持卡通、水墨等藝術風格的繪製；將線條化繪製集成於中國傳統文化線上學習和教學系統中。適應動畫、遊戲、產品展示等諸多相關領域的套用需求。歸納起來，本課題的主要創新點與貢獻如下： 1. 三維人臉數據獲取方面，針對三維掃描獲取的高精度點雲數據，提出了一種基於空間八叉樹進行全局法向映射的多層同步表面重建方法，解決高解析度空間點雲數據表面重建過程的記憶體限制。 2. 在三維人臉特徵提取方面，通過結合人臉深度圖像和紋理圖像，通過深度圖像中檢測得到幾何線條，從圖像紋理中獲取特徵信息，然後互補融合來自幾何模型的特徵線條和紋理圖像的特徵；通過結合人臉領域知識，分析人臉不同朝向、不同表情、以及人臉不同區域中，各種特徵線條的信息表達能力，依據線條評估結果，提出符合認知的人臉特徵線條表達方法。 3. 在人臉藝術風格繪製方面，結合肖像畫繪製的領域知識，搭建一個漫畫風格實時肖像畫繪製系統。通過風格化變形操作對個體人臉進行誇張，以凸顯其特點；通過基於GPU的陰影輪廓線平滑方法生成平滑影線，達到實時繪製需求；通過基於輪廓三角形的風格化特徵參數幀間傳遞方法，保持風格化特徵的連貫性；實現筆墨、影線和卡通等具有特色的人臉肖像繪製風格。 4. 在人臉特殊藝術風格表達方面，提出了基於二維圖像的淺浮雕風格生成的方法，通過從圖像得到連貫的線條畫，分析線條畫中各個元素之間的關係，推測區域之間的深度層次關係，根據幾何插值算法求出淺浮雕曲面並對其進行最佳化。該方法適用於人臉、動物、花等多種圖像的浮雕生成。 本課題嚴格按照研究計畫實施，已在《Computers & Graphics》、《Graphical Models》等上發表和被錄用研究論文10篇，包括SCI檢索論文3篇，EI檢索論文6篇。申請專利1項，軟體著作權4項，完成了課題預期目標。
