项目:3D人脸重建
输入:2D正面人脸图像输出:3D人脸重建及表情仿真平台:Matlab或Opencv cpp.
经过研究，我发现3D Morphable Models (3DMM)算法是我项目的一个很好的起点。但是我没有巴塞尔人脸模型(3D人脸数据库)来实现这个算法。但是，我已经从http://gavab.escet.urjc.es/recursos_en.html下载了GavabDB。我可以使用GavabDB开发3DMM从正面图像进行3D人脸重建吗?在阅读了数据集描述文档后，我发现Gavab并没有提供3D扫描的纹理数据;纹理数据是强制性的吗?
输出质量是否取决于用于建模的3D数据库?
原始的morphable模型，以及来自同一主要研究人员的Basel Face model，确实包含了纹理和几何。
完全可以从没有纹理的3D几何数据中计算Morphable模型的几何部分。这为您提供了一个模型，该模型捕获了形状中统计上最显著的变化。
然而，将纯几何模型与2D人脸图像匹配比将模型与纹理匹配更困难。它本质上要求你…
- 识别(或注释)2D人脸图像中一些地标点的位置
- 优化3D姿态和形状参数，使3D Morphable模型中的各自地标在使用未知相机投影后接近您的注释地标。
这是一个有趣的问题，但不是一个微不足道的问题。对于第二步，我建议从假设正射影开始。
关于你的输出质量问题:如果你的数据库中有足够多的3D模型，单个扫描不需要特别高的质量。噪声不会出现在你实际使用的模型的主成分中。然而，扫描中的漏洞是一个问题。
最后但并非最不重要的是，让我无耻地向你指出我几年前写的一篇论文。它不能解决您的问题，但它包含了一个部分，拟合3D变形模型(仅几何)到从照片中提取的2D面部轮廓。