吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (6): 1111-1116.

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基于遗传算法的三维图像人脸特征点标定

李京燕    

  1. 西安美术学院影视动画系,西安710065
  • 收稿日期:2023-07-03 出版日期:2024-12-23 发布日期:2024-12-24
  • 基金资助:
    国家民委民族研究基金资助项目(2021-CMD-098)

Point Calibration of Face Feature in 3D Image Based on Genetic Algorithm

LI Jingyan   

  1. Film and Animation Department, Xi’an Academy of Fine Arts, Xi’an 710065, China
  • Received:2023-07-03 Online:2024-12-23 Published:2024-12-24

摘要:  针对人脸具有多样性和复杂性,同一人脸在不同条件下可能呈现出不同的形状和结构,导致了人脸特征 点标定困难的问题,为准确提取出人脸特征点,提出基于遗传算法的三维图像人脸特征点标定。 利用双目立体 视觉系统实现人脸信息的多角度采集,从采集信息中提取主要特征信息,结合“三庭五眼冶位置关系共性,在一 般人脸模型上补偿面部轮廓以及五官局部变换坐标点信息,获得更接近真实人脸的三维坐标点位置信息集合。 引入多种群遗传算法,以子种群内的基本染色体构成,表示三维人脸模型中的形状、姿态参数,通过采用不同 的交叉和变异操作筛选最优染色体,实现三维人脸特征点的精准标定。 实验结果证明,该方法建立的三维人脸 模型真实度较高,特征点标定精准,标定的均方误差法(MSE:MeanSquared Error)最高为7.9%。

关键词: 双目立体视觉系统, 三维人脸模型, 多种群遗传算法, 最优染色体的筛选 

Abstract:

Key words: binocular stereo vision system, 3D facial model, multi population genetic algorithm, screening of optimal chromosomes

中图分类号: 

  • TP391.41