1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的

脸是一个人外貌特征最显著的标志，是辨认身份的重要依据，也是表达情感，传递信息的重要载体。从“满面黄沙满鬓风，眉销残黛脸销红”的文字叙述，到可以记录瞬间的二维照片，再到与计算机技术紧密相关的三维模型，对于人脸信息的记录和描述越来越成熟先进。人脸三维重建技术近年来发展迅速，它是立体视觉的一个分支，一套高精度，高效率的人脸三维重建系统无疑会大大加深人类对自身的认识，提高人们的生活质量。

1.2 研究意义

人脸三维建模技术具有广泛的应用前景,覆盖范围包括安全认证识别、医疗研究、通讯交流、影视制作等多个领域，具体为：

（1）生物特征识别：人脸识别技术因其隐蔽性、非接触性等优点，已成为最友好的生物特征识别技术，在国家安全、军事安全和公共安全领域，有着非常重要的应用。而人脸三维模型基本不受外界条件的影响，具有较高的可控性，可提高识别的准确性和安全性。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

人脸，整体上具有相似性，但是属于非刚体的三维对象，且在尺寸、形状、颜色和纹理方面有着很多变化。目前已有的人脸识别算法多是基于二维图像的，其成像过程中容易受到姿态、光照、遮挡、人脸表情的影响而产生较大的差异。因此，要将人脸识别技术应用到实际中还存在着诸多挑战性的问题需要解决。

人脸识别的技术主要包括数据采集、人脸检测、人脸配准、人脸特征提取以及人脸识别等过程。使用图像传感器如 ccd 或cmos 等获取人脸图像或视频，通过预处理提高图像质量，然后进行人脸检测、姿态估计和特征点定位，即从图像中分割出感兴趣的人脸区域，对人脸区域进行配准和归一化，再对归一化后的人脸图像进行特征提取，输入到分类器中与人脸库中模板图像特征向量进行匹配计算，最后输出识别结果。

三维人脸重建的方法也有很多，总结起来大致可分为四种，即参数模型、物理肌肉模型、基于多幅图像的视觉模型和基于三维人脸库的形变模型。其中基于多幅图像的视觉模型简单易实现，应用广泛。立体视觉是根据同一场景不同角度拍摄两幅或多幅图像，利用相机以及环境参数，对图像分析处理，从而恢复场景立体信息的技术。利用该技术可增大三维模型的精确度。

2.2 研究的目标

本次设计拟使用双目立体视觉三维重建技术，利用visualc 、matlab、opengl等软件，以一组在普通光照环境下拍摄带标定的人脸图像作为输入，直接重建得到一个高精度的人脸三维模型。

3. 研究计划与安排

第1-2周 查阅、收集三维重建技术的相关资料，了解人脸三维重构的关键技术，写出开题报告

第3-4周 确定系统总体方案，学习使用与三维重建技术相关的软件函数

第5-7周 设计系统各个模块的流程图及功能设计

第8-10周 采集数据，功能模块的实现

4. 参考文献（12篇以上）

[1]王跃明，潘纲，吴朝晖. 三维人脸识别研究综述[j].计算机辅助设计与图形学报, 2008, 20(7): 819-829.

[2]沈理，刘翼光，熊志勇.人脸识别原理及算法—动态人脸识别系统研究. 北京：人民邮电出版社,2014

[3]康来. 基于图像点特征的多视图三维重建.北京：科学出版社, 2015