摘要
本发明公开了一种基于编码结构光去除无效点的三维人脸重建方法,包括S1、利用编码结构光技术向人脸表面投射特定的结构光图案;S2、生成初始图像数据;S3、生成初步的三维点云数据;S4、通过改进基于深度学习的自适应卷积神经网络对初步的三维点云数据进行分析;S5、采用改进的多层次注意力机制对标记的无效点进行二次过滤,结合全局和局部信息,生成优化后的三维点云数据;S6、生成高精度的三维人脸模型;S7、对高精度的三维人脸模型进行后处理,以满足应用需求。本发明确保三维人脸模型的纹理信息与几何结构高度一致,最终输出的三维模型具备高度的真实感和一致性。
技术关键词
三维人脸重建方法
编码结构光
三维点云数据
结构光图案
深度传感器
红外相机
捕捉结构
形状直方图
Delaunay三角剖分
注意力机制
卷积神经网络模型
结构光编码
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