已知三维人脸数据,怎么画三维人脸?有用一定给分,不够再加!

lixiazhong 2003-05-08 04:15:24
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在知道三维人脸数据的情况下,怎么样画出网格状的三维人脸,给个思路也行!
有的文章里用3DMax建模,然后在VC里用OpenGl导入,我已经导入了,但是那个导入的模型好像不好调整,不知道怎么调整?
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sj0573 2003-09-26
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Amira
jackiesun 2003-05-20
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我还是那个观点,要想精确重建,必须要有足够的点。
不管你怎样获得这些点,只要足够,都可以进行重建的。
也就是说点的获取和重建并没有太大的关系。
重建你可以看看体视化方面的书,在google上搜三维重建也有很多文章的。
祝你好运。
我等着接分了,呵呵。
lixiazhong 2003-05-20
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我不是从切片图像序列的三维重建.
我在想基于正交图像的三维重建,从正侧面取到相关的特征点,正好可以得到三维数据,然后根据这些数据来进行三维重建,不知道这个思路可行没有?
还有我觉得jackiesun(jackiesun) 跟我的讨论帮助很大,过些天我再开一个帖子让你去接分!
gujoy(红色代码) 不知道你还能找到那个博士吗?帮帮忙!
jackiesun 2003-05-19
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重建是很重要,但也是在准确获得三维点的基础上得到的。
你作的应该是基于CT切片图像序列的三维重建吧?
如果是,我认为思路应该是这样的:
首先在各个CT切片图像中获得特征点的信息,进行匹配,
获得一系列二维图像的点的信息。从而得到三维信息。
在图像间用插值之类的方法(具体我也不太清楚)拟合各个点,
然后用opengl方法显示。
这方面的资料在CNKI里有不少论文,你查查吧。
lixiazhong 2003-05-19
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在我的思路里,三维重建很重要
只是这方面的资料不知道在哪里可以找到?
MXHCXY 2003-05-16
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懂得蒙太奇混合人脸识别的与我联系。
QQ:180532799
EMAIL:CXYMXH@163.com
jackiesun 2003-05-16
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我是搞图像处理,三维重建方面的。具体方向并不是人脸识别。
但这都是相通的,而且我也看过人脸识别这方面的文章。但太具体的也不是很清楚。
辞多一撇 2003-05-16
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to lixiazhong
我倒认为重建不是识别的关键,而只是数据或算法的验证。
对于人脸识别而言,更重要的是找出特征点,比对校验。
我对三维识别并没什么深入了解,只是凭感觉说说。
辞多一撇 2003-05-16
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我公司以前有个川大的博士,用OPENGL实现的,把人脸真实的实现起来。
当时他向我们讲过实现原理,可惜当时没怎么在意。
lixiazhong 2003-05-16
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jackiesun(jackiesun) 我觉得三维重建是我的人脸识别思路的关键,我现在的思路就是想通过三维人脸的建立来实现人脸识别,但是在怎么样进行三维人脸模型的建立的时候我没有什么好的办法!
lixiazhong 2003-05-15
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jackiesun(jackiesun),你也是研究人脸识别这方面的吗?
lixiazhong 2003-05-14
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jackiesun(jackiesun) 大量的数据点从照片不太好获得啊,有些什么办法可以获得大量的数据点?
jackiesun 2003-05-14
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用图像处理的方法,二值化,边缘提取等等
lixiazhong 2003-05-13
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jackiesun(jackiesun) 对,我也再想用三角形来画,但是毕竟我得到的三维数据量不是很多,只是一些必须的特征点,怎么样能得到比较逼真的人脸的三角网格?
jackiesun 2003-05-13
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想获得逼真的三维重建,没有大量的数据点是不可能的。一般都是在密集点云基础上才行。
只有一些必须的特征点,点之间的关系很难确定。难度很大的。只能用插值,曲面逼近之类的方法近似了。
jackiesun 2003-05-11
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划分三角网格
lixiazhong 2003-05-11
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Riemann() 对,这些都是图形学的内容,但是要真正实现起来就不知道怎么下手了!
Riemann 2003-05-10
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这些都是图形学的内容
Riemann 2003-05-10
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先三角化,再贴纹理。
phoenixzz 2003-05-09
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推荐一个软件:Amira,绝对好使,而且免费,可以实现立体!
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本视频以程序员的视角析和阐述了以下几方面的内容:第一,主要阐述人类的思维活动模式;第二,阐述人工智能如何实现;第三,讲解人工智能的具体实现方法。在阐述这三点主要内容的同时,通过具体示例说明了自然语言在开发人工智能时的重要作用,即自然语言是人类在认知自然时抽象的产物,是思维和自然联系的工具。利用在人工智能开发时,是人工智能和人类的沟通桥梁,时人工智能思维产物被人类认知的桥梁。所以说自然语言是开发人工智能必不可少的工具。人们在认知自然界的时候,获取的所有信息都是抽象后的信息。也就是我们的感官能够接收或感受到的信息。换句话说,就是获取的到信息都只是某个事物的一部信息。比如眼前的显示器:眼睛看到的只是它的颜色、形状和大小,用手只能感知到它的重量及是否光滑、温度等信息,鼻子只能感知到其散发的味道。而它只有这些信息吗?当然不止,只是其它信息我们无法感知,或者不需要知道而已,因为已知的信息已经足够满足我们对其认知的需要了。加入我们需要移动显示器的时候,我们知道其外壳是塑料的,足够结实,能够保护屏幕就可以了,塑料的具体成,我们不需要去了解就已经能满足我们认知的需要了。然后我们就可以拿着外壳移动显示器了。换个说法也可以:我们在认知自然界的时候,只是认知了事物的部特征。这些特征已经基本满足了我们的认知需求。而特征就是事物的部性质的抽象信息。自然语言就是最佳的抽象工具。通过自然语言,我们才能够将事物抽象为一个个的名词;将连续的动作抽象为动词;将描述名词和动词的信息抽象为形容词和副词;为了更加精确的描述事物的多少,产生了数量词来做度量衡;为了更加完美的描述自然界,又衍生出了虚词;为了表示关系,产生了介词;为了表示逻辑,产生了连词。而作为人类描述自然界事物的工具,自然语言也天然是人工智能和人类沟通交流的工具。现在的计算机及相关的软硬件已经十的丰富。完全具备实现人工智能的条件,市面也流行着很多人工智能的算法,但在我看来这些算法充其量可以作为人工智能的部外设。如图像识别、深度学习、NLP、机械臂等,可以为人工智能的眼睛、判别工具、手腿等外设。因为这些算法都有以下几个缺点:一、不会自动产生需求。除了设定好的目标外,无法识别人类的其它指令,也就无法做出正确的响应;二、方法是事先固化的,除固定的算法外,对于新的需求无法自动生成新的算法。三、对于目标无法自动设定达成标准,也就是说没有办法自动判断自己的动作执行结果是否符合自己的需求。四、无法自动生成目标,也就是说没有主动性。当遇到复杂任务时,无法通过解任务来完成。本文站在程序员的视角,三章系统的析了人类的思维方式,并转化为程序逻辑,最终实现使用计算机程序来完成人类的思维过程。第一章主要是讲述的是人类的思维方式;第二章主要讲述的是如何将人类思维中需要的信息进行数据化,以便于存储到电脑中;第三章主要讲述的是程序的逻辑架构和部实现方法。

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