三维人脸成像及重建技术调研总结
背景
三维人脸成像及重建技术面临光照、遮挡、标签和姿态等变化的研究难题，随着深度学习技术的发展，三维人脸重建技术取得了显著的进展。本文主要调研了三维人脸成像设备及采集系统，以及系统分析了基于深度学习的三维人脸重建模型。
生物特征技术：指智能机器通过获取和分析人体的生理和行为特征（如人脸、虹膜、指纹和步态等），实现个体自动身份鉴别、状态分析、属性估计的科学和技术。
三维人脸的独特优势：
- 三维人脸数据包含纹理、形状和空间等更丰富的视觉信息,能够多维度地表征人脸属性；
- 三维人脸能够更好地应对光照、遮挡、表情以及姿态等关键因素的变化,具有更强的鲁棒性,同时增大了伪造攻击难度,有效提升了系统精度和安全性；
- 得益于新型光电成像、三维视觉测量等技术的发展，三维人脸数据获取和模型创新不再是制约因素。
三维人脸成像技术
三维视觉测量技术按照是否投射光源分为主动视觉测量和被动视觉测量。
主动视觉测量
主动视觉测量需要向被测目标投射光源，相机拍摄包含光源的反射光或透射光的图像，分为结构光（如点扫描、线扫描、面扫描）、飞行时间法和相移法等。
被动视觉测量
被动视觉测量硬件简单，通过相机拍摄的二维图像恢复三维形状信息，分为单目（monocular）、双目立体视觉（stereo vision）和多目立体视觉（multi-view stereo, MVS）。
三维人脸成像设备及系统
三维人脸成像技术包括成熟的消费级成像设备 和混合成像系统,根据视觉测量方式分为主动式、被动式和混合式。混合三维人脸成像通过融合主动、被动成像及设计照明环境，搭建高质量采集系统。
| 成像设备或系统 | 类型 | 测量方式 | 精度 | 特点 | 应用 |
|---|---|---|---|---|---|
| RGB-D 相机 | 结构光或飞行时间 | 主动 | >2 mm | 成本低，速度快，操作便捷，部分辨率低，深度信息噪声大，需要结合RGB图像恢复精度等。 | 用于采集目标的深度信息，如体感控制、手势识别和环境感知等应用广泛。相关设备包括基于结构光的Kinect、RealSense等，以及基于飞行时间的Kinect2、PMD等。 |
| Konica Minolta Vivid900/910 (Konica,2024) | 激光共聚扫描仪 | 主动 | 0.1 mm | 基于激光三角测量原理的无接触高精度扫描仪，3D可视图像获取。 | 用于高分辨率的几何、物体形状测量，应用广泛，如CT数据获取等计算机辅助形状重建等。 |
| 3DMDface 系统 (3dMD,2024) | 结构光 | 主动 | 0.2 mm | 基于结构光投影两侧同步收集光信的相机单元模块，形成单张可投射3D结构光图像。 | 用于采集180°人脸结构动作的高精度4D数据。 |
| DI4D 系统 (DI4D,2024) | 立体视觉 | 主动 | 高精度 | 基于立体视觉技术的3D/4D动态人脸捕捉系统，DI4D Pro相机结合特殊的快速光投影和精准的相机同步技术，支持高帧率采集。 | 用于采集高分辨率的3D/4D动态人脸数据及视频动画的面部表情信息。 |
| Light Stage 系统 (Light Stage, 2024) | 立体视觉 | 混合 | 亚毫米级 | Light Stage使用一个照明环，采用多角度的定向光线以实现对表面反射特性和高精度3D扫描。 | 用于人物脸部细节扫描，实时捕捉表面反射特性和材质，用于电影、电视和动画制作。 |
| Medusa (Medusa,2024) | 立体视觉 | 混合 | 高精度 | 多相机和多光源组合实现4D高精度动态捕捉，可实现任意角度多通道捕捉，并同步获取3D面部几何形状和材质特性。 | 应用于复杂动态3D捕捉，例如动画制作，医学成像等高精度场景。 |
| Light Field Stage (Light Field Stage,2024) | 立体视觉 | 混合 | 微米级 | 利用光场技术多角度定向光线同时捕获目标的动态影像和材质信息，实现快速捕捉任意角度的3D动态数据。 | 广泛用于高精度动态捕捉和虚拟现实，如AR/VR应用及动态CG制作。 |
