4、3D可变形人脸模型：图像分析与合成的统一方法

3D可变形人脸模型：图像分析与合成的统一方法

在图像分析领域，模式合成对于模式分析至关重要。传统的自下而上技术通常将信号简化为低维特征向量进行比较，但难以明确描述类别间或类别内的变化，也难以区分意外噪声和特定类别内的变化。而可变形模型则通过主动重建分析信号来工作，在自上而下的路径中生成估计信号并与输入信号比较，以判断分析是否足以解释信号。

1. 图像分析与合成的挑战

为特定类别的对象图像进行分析和合成而开发的模型，需要同时解决两个问题：
- 图像合成能力 ：图像模型必须能够合成涵盖该类所有可能图像范围的所有图像。
- 模型拟合能力 ：必须能够将图像模型拟合到新的图像上，这在形式上会导致一个优化问题，需要找到全局最小值。

许多现有的面部图像自动分析方法受特定技术应用驱动，如身份识别或验证，且常受实时性能限制，需要牺牲一定的通用性。而本文提出的方法旨在为面部图像分析的各个方面开发一种统一的方法，不牺牲通用性或准确性来换取速度。

在深入探讨可变形人脸模型方法之前，有三个正式方面对于理解自动面部分析系统的设计和比较至关重要：
1. 变化参数 ：一种方法能够明确处理的面部图像中的所有变化参数是什么？
2. 图像模型 ：用于表示和分离所有这些不同参数的正式图像模型是什么？
3. 拟合策略 ：将给定图像与图像模型进行比较的拟合策略是什么？

2. 人脸图像的变化参数

人类面部在形状和纹理上存在差异