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摘要：本发明公开了一种基于编码结构光去除无效点的三维人脸重建方法，包括S1、利用编码结构光技术向人脸表面投射特定的结构光图案；S2、生成初始图像数据；S3、生成初步的三维点云数据；S4、通过改进基于深度学习的自适应卷积神经网络对初步的三维点云数据进行分析；S5、采用改进的多层次注意力机制对标记的无效点进行二次过滤，结合全局和局部信息，生成优化后的三维点云数据；S6、生成高精度的三维人脸模型；S7、对高精度的三维人脸模型进行后处理，以满足应用需求。本发明确保三维人脸模型的纹理信息与几何结构高度一致，最终输出的三维模型具备高度的真实感和一致性。
主权项：1.一种基于编码结构光去除无效点的三维人脸重建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用编码结构光技术向人脸表面投射特定的结构光图案；S2、使用图像传感器捕捉反射的结构光图案，并生成初始图像数据；S3、对初始图像数据进行调制解码，提取结构光编码信息，生成初步的三维点云数据；S4、通过改进基于深度学习的自适应卷积神经网络对初步的三维点云数据进行分析，自适应学习图像中无效点的特征，识别并标记无效点；S5、采用改进的多层次注意力机制对标记的无效点进行二次过滤，结合全局和局部信息，生成优化后的三维点云数据；S6、基于优化后的三维点云数据，应用计算几何算法对优化后的三维点云数据进行重建和优化处理，生成高精度的三维人脸模型；S7、对高精度的三维人脸模型进行后处理，以满足应用需求，包括平滑处理、纹理映射和模型校准。
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百度查询： 广东工业大学 一种基于编码结构光去除无效点的三维人脸重建方法
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