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人臉，作為計算機視覺和計算機圖形學的研究焦點，因其獨特的廣泛應用性和個人特征而備受關注。早在1972年，人們就首次嘗試使用計算機來表示人臉，自那以後，關于人臉模組化的研究不斷湧現。這些基于圖像的人臉模組化方法利用多視點人臉圖像或視訊序列，采用視覺技術來計算和還原人臉特征點的資訊。通過建構結構化的Snake模型，可以定位人臉的特征點，實作對人臉的快速模組化。然而，這些方法局限于特定類型的人臉圖像。
不同地方都配備了拍照或錄像裝置，例如銀行和倉庫等公共場所，但由于角度和光照等問題，這些裝置往往不能很好地觀察到犯罪嫌疑人。這時，3D重建技術就派上了用場，它可以用于刑事偵破，實作對目标人物的多角度觀察。此外，3D重建還可滿足日益普及的線上購物需求，允許消費者從多個角度觀察物品的試穿效果，提高了線上購物的可靠性和娛樂性。它還可用于發型設計，讓使用者通過改變3D頭像的發型來設計最合适和最美觀的發型，提高了工作效率和客戶滿意度。
人類的面部差異導緻幾乎不存在完全相同的人臉，這為研究特定的3D人臉模型奠定了基礎。然而，2D人臉圖像隻能表達人臉表面的一部分資訊，人臉表面的複雜曲線變化和紋理資訊為3D重建帶來了巨大挑戰。是以，使用普通攝像頭擷取不同角度的2D頭部正交圖像後，需要進行一系列的預處理操作，包括光線補償、膚色模組化、膨脹和去離散點，以定位人臉并提取關鍵特征點的資訊。
特征點的準确檢測對于面部特征提取至關重要。光線補償技術可以解決光照條件變化引起的人臉顔色變化問題。膚色模組化是常用的一種特征，因為它不依賴于面部細節特征，對大多數背景物體的顔色差異明顯。顔色空間的轉換和膚色聚類可用于确定膚色模型。此後，進行膨脹和腐蝕操作，以去除錯誤的分割點和非膚色點，最終确定人臉區域。此外，對于不在相機坐标内的物體，将其從主多邊形清單中删除，以提高圖形引擎的速度。
接下來，通過對标準頭像模型進行特征點變形比對，修改形成特定頭像的特征模型，再進行紋理貼圖和3D渲染，最終完成3D重建。這個過程中需要考慮光照資訊和紋理效果，以增加3D模型的真實感。将3D空間資訊、紋理和光照資訊映射到螢幕上的像素點，最後通過光栅化将這些資訊顯示到計算機顯示裝置上，完成渲染過程。
實驗結果表明，這種方法可以快速重建特定3D頭部模型，生成逼真的3D頭部模型，适用于刑事偵破、飾品佩戴、發型選擇等領域，為逼真的3D模組化提供了廣闊的應用前景。
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