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相對(duì)于二維人臉，除了紋理信息之外，三維人臉含有額外的幾何信息。這些幾何信息可以用來(lái)緩解二維人臉?lè)治鲋杏晒庹?、姿態(tài)、和表情變化導(dǎo)致的困難。 三維人臉?lè)治鲋幸粋€(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題是人臉三維數(shù)據(jù)的稠密對(duì)應(yīng)，它是很多應(yīng)用的前提。稠密對(duì)應(yīng)是一個(gè)數(shù)據(jù)表示問(wèn)題，通過(guò)把人臉表示為人臉曲面的相同點(diǎn)數(shù)的集合，不同的臉的全局或者局部結(jié)構(gòu)都可以進(jìn)行比較。對(duì)于該問(wèn)題，研究主要致力于：（1）尋求自動(dòng)的稠密對(duì)應(yīng)算法；（2）尋求合理的稠密對(duì)應(yīng)算法，使得對(duì)應(yīng)點(diǎn)的語(yǔ)義一致；（3）尋求稠密對(duì)應(yīng)結(jié)果，使得表示人臉的線性空間更緊湊。

在這里，我們從兩方面（如圖1）理解人臉稠密對(duì)應(yīng)問(wèn)題。一是對(duì)應(yīng)點(diǎn)的語(yǔ)義須保持一致。即，若一個(gè)點(diǎn)在一張3D人臉面上表示鼻尖，它在另一張臉的對(duì)應(yīng)點(diǎn)也表示鼻尖。二是與周圍對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置關(guān)系，這里稱之為拓?fù)鋵?duì)應(yīng)。即，一個(gè)點(diǎn)在一張臉處于周圍點(diǎn)的正中心位置，它在另一張也處于相應(yīng)位置。這兩個(gè)方面是相互補(bǔ)充的。進(jìn)一步闡述如下：在人臉的一些關(guān)鍵區(qū)域，比如眼角和嘴唇，語(yǔ)義的對(duì)應(yīng)是顯而易見(jiàn)的，但在平滑區(qū)域，比如額頭和臉頰，語(yǔ)義對(duì)應(yīng)并不能精確地被描述。此時(shí)我們就要用到拓?fù)鋵?duì)應(yīng)來(lái)約束不同臉的點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系。

基于此，北京多維視通技術(shù)有限公司和中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所合作，提出了一種基于語(yǔ)義和拓?fù)浼s束的自動(dòng)三維人臉稠密對(duì)應(yīng)算法。為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)，提出了用高熵點(diǎn)（通過(guò)計(jì)算得到的曲面上處于非平滑區(qū)域的點(diǎn)，如圖2）替代錨點(diǎn)進(jìn)行非剛性形變從而實(shí)現(xiàn)稠密對(duì)應(yīng)的方案。在尋求局部點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，提出了一種高斯核加權(quán)的迭代最近點(diǎn)（ICP）配準(zhǔn)技巧，更精確地匹配了形狀的局部特征。

此外，通過(guò)局部配準(zhǔn)更新網(wǎng)格結(jié)構(gòu) （拓?fù)鋵?duì)應(yīng)），使得稠密對(duì)應(yīng)的結(jié)果在保持整體形狀的前提下，使得局部網(wǎng)格的變化更小，如圖3所示。這樣的稠密對(duì)應(yīng)能讓PCA分解學(xué)習(xí)到的三維人臉形狀的線性空間更緊湊。 將該算法應(yīng)用到一個(gè)公開(kāi)的三維人臉數(shù)據(jù)集FRGCv2.0上，獲得了具有競(jìng)爭(zhēng)力的三維人臉錨點(diǎn)檢測(cè)和人臉識(shí)別效果。

雖然三維人臉稠密對(duì)應(yīng)這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有固定的標(biāo)準(zhǔn)答案，該研究得到了一種相對(duì)合理和可靠的解決方案。相信這里對(duì)三維人臉稠密對(duì)應(yīng)問(wèn)題不一樣的理解有助于定義一個(gè)更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娜四槼砻軐?duì)應(yīng)概念。