【摘 要】
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随着社会信息化、网络化程度的提高,线上智能配镜这种互联网新零售方式成为可能。三维点云扫描技术的发展,也为智能配镜无人终端提取面部特征参数提供了数据基础。为实现智能配镜面部参数获取,人们迫切需要一种快速、有效的面部点云参数自动提取技术。本文针对智能配镜中三维特征参数提取方法展开研究,包括点云网格模型几何参数的计算,面部点云模型的精简方法,以及面部特征点的定位与配镜参数提取方法。本文的主要研究内容包括
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随着社会信息化、网络化程度的提高,线上智能配镜这种互联网新零售方式成为可能。三维点云扫描技术的发展,也为智能配镜无人终端提取面部特征参数提供了数据基础。为实现智能配镜面部参数获取,人们迫切需要一种快速、有效的面部点云参数自动提取技术。本文针对智能配镜中三维特征参数提取方法展开研究,包括点云网格模型几何参数的计算,面部点云模型的精简方法,以及面部特征点的定位与配镜参数提取方法。本文的主要研究内容包括:首先,本文研究了三角网格模型各几何参数计算方法,计算面部点云网格模型各处主法向、高斯曲率、平均曲率、主曲率与形状指数;其次,研究了边折叠与顶点删除等网格精简方法,提出一种基于曲率的点云自适应精简方法,将网格模型顶点按照曲率值进行分组,并按照分组情况依概率进行边折叠,在保留了视觉特征与曲率几何特征的前提下,对面部网格模型进行精简;接下来本文研究卷积神经网络与人脸对齐,提出一种将正面朝向视点的三维点云信息映射转换为图像的方法,并通过神经网络模型预测面部关键点,通过关键点在图像中的位置计算关键点的空间坐标,计算配镜所需面部参数;最后,本文开发“智能配镜面部参数提取系统”,并通过实例分析本文提出的面部点云特征参数提取方法可行性,结果表明本文所提出的智能配镜三维特征参数提取方法有较好的效果,满足智能配镜后续参数化镜架设计与选型要求。
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