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  • 简介:3D人脸图像数据广泛应用于计算机视觉、动画绘图设计、医学等很多领域。在法庭科学领域,采集三维人脸图像并建立数据,可进行人像特征分类、统计人像特征的分布以及训练人像模型,这些分析是人像比对和识别的基础。与传统的二维数据相比,三维(3D)人脸图像能够提供更多信息,例如,三维人脸图像的空间结构和形状包含多视角轮廓。3D人脸图像采集方法包含多视角几何信息的方法、结构光的方法和3D扫描仪的方法,这些方法有不同的采集设备和环境。国内外已经建立了几个有代表性的3D人脸图像数据,例如MPI实验室的MPI和BJUT的BJUT-3D,但这些在分辨率和精度方面尚有不足。本文首先回顾了MPI、BJUT-3D数据和它们的采集环境,然后对建立中国人的高精度3D人脸图像数据进行探索研究。用彩色手持三维扫描仪(ArtecSpider)采集了1100个3D人脸图像,这些图像包含彩色纹理和深度信息(几何形状和点云),每个人脸图像的几何形状的采样点数目超过2000万,三角面片数目超过4000万。与BJUT-3D人脸数据在人脸形状、分辨率和纹理等方面的比较结果显示,本研究采集的人脸图像有更高的精度,在嘴巴、鼻子、眼睛等方面比其他数据中的人脸图像显示了更多的细节。建立的数据将会支持在3D人像识别和算法评估方面的进一步工作。

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