简介:摘要: 获取人脸三维模型的方法有很多。利用三维扫描设备获取三维模型无疑是最有效、最直接的方法。然而,由于 3d 扫描设备的成本较高,这种方法不能广泛应用。这促使研究人员开始思考和探索一种低成本和有效的面部建模方法。目前,三维人脸建模的方法有很多 ( 如基于 b 样条曲线的三维人脸建模、基于二维图像的三维人脸建模、基于变形模型的三维人脸建模场景、基于识别机制的三维人脸建模等 ) 和工具 ( 如 Maya 、 3DmeNow 、 3dsMax 等 ) 。在众多建模方法中,基于图像的人脸三维建模越来越受到研究者的关注。这是因为这种建模方法的输入只有一个或多个图像,而这些图像可以很容易地从普通的数码相机中获取。
简介:摘要:如何从单幅图像重建出被拍摄物体的几何形状是计算机视觉领域中充满挑战的问题。使用该技术对服装进行三维重建是近年较为热门的研究命题。目前已有基于物理建模、基于剪影、单视图/多视图几何重建、基于深度图像、基于深度学习技术等方式的人体三维重建的工作,然而这些工作是将人体和服装用统一的网格进行表达,并且重建出的结果有大量丢失服装的细节信息,例如褶皱和纹理。本文研究了一种基于单张图片的服装建模的算法,算法中输入的单张图片不需要额外的信息,可以高效地将单幅图片中的衣服部分重建出高质量的三维网格模型。
简介:摘要:以图搜图技术近年来在计算机视觉领域取得了显著进展,并广泛应用于电商、医学影像分析、社交媒体内容检索等多个领域。以图搜图,亦称基于内容的图像检索,通过分析图像的视觉特征,如颜色、纹理、形状等,实现自动化的图像检索和匹配。本文综述了以图搜图技术的基本概念、最新方法及面临的挑战,重点介绍了基于传统特征(如SIFT、SURF、HOG等)和深度学习方法(如卷积神经网络和Transformer)的图像检索技术的发展。我们详细讨论了全局特征与局部特征的组合应用,以及通过几何验证和重排序等策略优化检索性能的最新进展。最后,本文分析了以图搜图技术在大规模数据处理、跨领域适应性和实时性方面的挑战,并展望了未来的发展方向。