基于3DMD三维照相的人体脸部软组织三维重建开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机图形学、计算机视觉和虚拟现实技术的快速发展，三维人脸重建技术在医疗美容、影视娱乐、身份识别等领域展现出广阔的应用前景。

传统的人脸建模方法通常依赖于昂贵的设备和复杂的流程，且难以准确捕捉人脸软组织的细节变化。

本课题旨在探索一种基于3dmd三维照相的人体脸部软组织三维重建方法，以实现高精度、低成本、快速便捷的人脸三维模型构建，为相关应用领域提供技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

1. 国内研究现状

近年来，国内学者在三维人脸重建领域取得了一定的成果。

在人脸数据获取方面，结构光扫描和多视角立体视觉技术应用较为广泛。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究基于3dmd三维照相的人体脸部软组织三维重建，主要内容包括以下几个方面:1.3dmd三维人脸数据采集与预处理:研究如何利用3dmd三维照相技术快速、准确地采集人脸三维数据，并对采集到的原始数据进行去噪、点云精简等预处理操作，为后续人脸模型构建提供高质量的数据基础。

2.基于3dmd的人脸特征点提取:研究如何从预处理后的三维人脸点云数据中自动、准确地提取人脸特征点，例如眼角、嘴角、鼻尖等，为后续人脸模型构建和形变模拟提供关键定位点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.相关理论研究:深入研究三维人脸重建、3dmd三维照相技术、人脸软组织力学模型等相关理论，为后续算法设计和实验验证奠定理论基础。

2.数据采集与预处理:利用3dmd三维照相设备采集人脸三维数据，并对原始数据进行预处理，包括去噪、点云精简、数据配准等操作，以获得高质量的三维人脸点云数据。

3.人脸特征点提取:研究基于3dmd的人脸特征点自动提取算法，从预处理后的点云数据中准确提取人脸特征点，例如眼角、嘴角、鼻尖等，为后续人脸模型构建和形变模拟提供关键定位点。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.基于3dmd的人脸特征点自动提取算法:针对传统人脸特征点提取方法效率低、精度受主观因素影响大的问题，本研究将探索基于3dmd数据的人脸特征点自动提取算法，提高特征点提取的效率和精度。

2.高精度人脸软组织力学模型构建:针对传统人脸软组织力学模型精度有限的问题，本研究将探索基于高精度三维人脸数据的软组织力学模型构建方法，提高模型的精度和可靠性。

3.基于3dmd的人体脸部软组织三维重建算法:本研究将3dmd三维照相技术与软组织力学模型相结合，开发一套完整的人体脸部软组织三维重建算法，实现高精度、高真实感的人脸三维模型重建，为相关应用领域提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘振丙,王文成,郭丽,等.基于三维人脸重建的疲劳驾驶检测方法研究[j].电子测量技术,2021,44(17):112-117.

[2] 刘海峰.基于rgb-d的人脸三维重建及表情识别研究[d].南京:南京邮电大学,2021.

[3] 陈超.面向三维人脸识别的深度图像超分辨率重建方法研究[d].杭州:浙江工业大学,2021.