基于深度学习的三维人脸重建算法研究的开题报告

基于深度学习的三维人脸重建算法研究的开题报告一、研究背景随着计算机视觉、机器学习、深度学习等技术的飞速发展，三维人脸重建技术成为了计算机视觉领域的一个热点问题。三维人脸重建，即从一张或多张二维图像中还

基于深度学习的三维人脸重建算法研究的开题报告 一、研究背景 随着计算机视觉、机器学习、深度学习等技术的飞速发展，三维人 脸重建技术成为了计算机视觉领域的一个热点问题。三维人脸重建，即 从一张或多张二维图像中还原出一个逼真、精确的三维人脸模型，在虚 拟现实、人脸识别、表情识别等领域有着广泛的应用。 Structured 当前，常用的三维人脸重建方法主要有基于结构光（ LightMulti-viewSingle-view ）、多视角（）和单视角（）的方法。其中， 基于结构光和多视角的方法需要使用到昂贵的三维扫描仪或多相机布 置，成本较高，同时难以在实际场景中应用；而基于单视角的方法则仅 需要使用一张人脸图像即可，使其成为当前最为流行的人脸重建方法之 一。 然而，在使用单视角的方法进行三维重建时，通常会面临以下问 题：数据噪声、信息丢失和几何误差等，这些问题在传统的人脸重建算 法中很难有效地解决。因此，基于深度学习的三维人脸重建算法应运而 生。 二、研究内容 本文研究的主要内容是基于深度学习的三维人脸重建算法。该算法 主要包括以下几个关键步骤： 1. 数据预处理：将原始的人脸图像从二维平面映射到三维空间，并 对其进行预处理，去除干扰信息，增强图像质量。 2. Convolutional Neural 深度学习模型训练：使用卷积神经网络（ Network, CNN ）训练模型，将人脸图像转化成对应的三维坐标点。在模 型训练中，需要考虑损失函数、网络结构和超参数的选择。 3. 点云生成：通过已训练好的深度学习模型将人脸图像转换成点云 数据，即将图像中每个像素点与对应的三维坐标点相对应。