利用三维网络模型的头部运动估计

头部三维运动跟踪是人机交互，虚拟现实及模型基编码等领域研究的重要内容，文中提出了一种借助合成模型估计头部三维运动的算法，首先由正交图像建立输入脸部模型，将其变换为初始图像人脸的姿态和大小；之后选取图像中3个特征点和对应的模型点，利用块匹配确定图像中3个特征点的运动，由2D到3D的对齐算法，求出模型的三维运动参数，最后由运动后合成模型与图像的小范围相关检测，进一步确定最后的模型运动参数，实验表明该算法建模设备要求简单，速度较快，结果较为准确。     

利用变形模板提取嘴部特征的算法

嘴部特征提取是人脸识别和人机交互等领域的重要步骤。作者提出了一种改进的利用变形模板是取嘴部特征的算法。针对变形模板对初始位置敏感和匹配易陷际局部极小等问题，首先确定嘴部区域的边框，然后在此区域内仅用边缘和灰度信息，进行全局搜索确定变形模板的最佳参数，算法用两种模板匹配张嘴和闭嘴的情况。实验表明，对于简单背景的灰度图像。该算法可较好地提取嘴部特征，计算速度较快。     

脸部网格模型中非特征点的自动调整

模型调整是虚拟人脸合成，基于模型的人脸图象压缩编码的重要步骤。本文提出了一种新的基于径向基函数RBF（Radial Basis Functions)内插的模型非特征点调整方法，基于径向基函数采用逆多二次式，由于RBF内插具有良好的全局连续性，而调整逆多二次式的衰减参数又可保证内插局部性，因此，可得到较好的模型调整效果。     

用于模型调整的脸部特征自动提取算法

脸部特征提取是人脸模型调整的关键步骤.本文提出了一种改进的利用变形模板提取脸部二维特征的算法.首先采用区域增长法和积分投影确定脸部位置;其后在分割的脸部区域,利用由人脸先验知识设计的模板进行模板匹配,确定各特征的边框;最后在特征边框内,采用一种新的匹配算法,利用变形模板提取眼睛和嘴部的特征点.由于变形模板的初始位置较准确,匹配搜索区间较小,故算法鲁棒性、准确性好,速度较快.本算法还考虑了脸部初始姿态.实验表明,对于简单背景的肩头象,该算法可取得较好的效果.     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于人脸合成技术中的关键步骤。提出一个半交互式正面人脸模型调整算法。首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置，然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置，最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点，即获得输入人脸模型。该算法简便实用，费时较少，具有实用价值。     

利用三维网格模型的头部运动估计

头部三维运动跟踪是人机交互、虚拟现实及模型基编码等领域研究的重要内容.文中提出了一种借助合成模型估计头部三维运动的算法.首先由正交图像建立输入脸部模型,将其变换为初始图像人脸的姿态和大小;之后选取图像中3个特征点和对应的模型点,利用块匹配确定图像中3个特征点的运动,由2D到3D的对齐算法,求出模型的三维运动参数;最后由运动后合成模型与图像的小范围相关检测,进一步确定最后的模型运动参数.实验表明该算法建模设备要求简单,速度较快,结果较为准确.