基于改进SURF算法的人脸点云配准

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基于改进SURF算法的人脸点云配准

信息光学与图像处理 | 更新时间：2025-09-01

- 基于改进SURF算法的人脸点云配准
- Face point cloud registration based on improved SURF algorithm
- 光学技术 2018年44卷第3期页码：333-338
- 作者机构：
  
  1. 1:南京理工大学理学院
  2. 2:北京仁光科技有限公司
  3. 3:中国国防科技信息中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.014
  中图分类号：
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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郭昱, 佘二永, 王清华, 等. 基于改进SURF算法的人脸点云配准[J]. 光学技术, 2018,44(3):333-338.

Face point cloud registration based on improved SURF algorithm[J]. 2018, 44(3): 333-338.
郭昱, 佘二永, 王清华, 等. 基于改进SURF算法的人脸点云配准[J]. 光学技术, 2018,44(3):333-338. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.014.

Face point cloud registration based on improved SURF algorithm[J]. 2018, 44(3): 333-338. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2018.03.014.

精准的三维人脸重建是三维人脸识别、三维人脸表情仿真等技术实现的重要前提。基于以往图像特征点和点云数据的三维配准算法研究

提出了一种计算量小、实时性较高的人脸配准算法。提取人脸图像特征点

计算64维的SURF描述符;利用RANSAC算法剔除不稳定匹配点;利用奇异值分解SVD求解粗配准变换矩阵;利用改进的最近点迭代算法求解最终变换矩阵。实验结果显示配准误差只有8.71895×10~(-5)m~2

总耗时为6.61s

相比较SIFT算法和手动寻找匹配点

速度快、精度高。

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