基于二维正交图像的三维人头建模方法研究的开题报告一、课题背景及研究意义三维人头建模技术在计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实等多个领域具有广泛的应用价值。在计算机图形学领域，三维人头建模可以用于电影、电视特效以及游戏等领域中的人物建模；在计算机视觉领域，三维人头建模可以用于人脸识别、虚拟假面、情感识别等领域；在虚拟现实领域，三维人头建模可以用于虚拟景观、交互式娱乐、教育培训等领域。二维图像到三维人头建模是三维人头建模领域的基本问题之一，也是三维人头建模领域的研究热点之一。在该问题中，二维图像一般是指从不同角度拍摄的几张正交头部图像。根据二维图像中的信息，需要恢复出三维头模型的几何形状、纹理信息等。这个问题的研究对于进一步提高三维人头建模技术的应用价值具有十分重要的意义。近年来，随着深度学习技术的发展，三维人头建模领域也取得了许多进展。如基于神经网络的三维人头建模算法[1]和基于深度神经网络的三维人脸重建算法[2]等。但是，这些算法需要使用大量的三维头模型数据作为训练数据，而在实际应用中获取高质量的三维头模型数据是一项十分困难的任务。所以，研究基于二维正交图像的三维人头建模方法，可以在不需要三维头模型数据的情况下完成三维人头建模，为推进三维人头建模领域的发展提供新的思路和方法。二、研究内容与方法本研究的主要内容是基于二维正交图像的三维人头建模方法研究，具体包括以下几个方面的工作：1.通过对二维正交图像进行分析和处理，提取头部区域的几何和纹理信息。2.提出基于二维正交图像的三维人头建模方法，并通过实验验证其可行性和有效性。3.优化基于二维正交图像的三维人头建模方法，探索如何提高三维人头建模的精度和鲁棒性。在本研究中，将采用以下方法进行研究：1.数据集的构建：本研究将使用公开数据集（如Bristol、BJUT-3D-Head等）以及自己采集的数据集进行头部图像的获取。2.头部图像的预处理：对头部图像进行预处理，包括裁剪、旋转、缩放等操作。3.头部区域的特征提取：通过对头部图像进行分析和处理，提取头部区域的几何和纹理信息。4.基于二维正交图像的三维人头建模：提出基于二维正交图像的三维人头建模方法，并通过实验验证其可行性和有效性。5.算法优化：优化基于二维正交图像的三维人头建模方法，探索如何提高三维人头建模的精度和鲁棒性。三、研究进度计划本研究的主要进度计划如下：1.数据集构建和头部图像的预处理，时间预计为1个月。2.头部区域的特征提取，时间预计为2个月。3.基于二维正交图像的三维人头建模，时间预计为2个月。4.算法优化，时间预计为3个月。5.论文撰写和答辩，时间预计为2个月。四、参考文献[1]RichardsonE,SelaM,Or-ElR,etal.Learningdetailedfacereconstructionfromasingleimage[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:5535-5543.[2]FanH,SuH,GuibasLJ.Apointsetgenerationnetworkfor3dobjectreconstructionfromasingleimage[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:605-613.