【摘 要】
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三维重建是计算机视觉和计算机图形学领域中研究的热点课题之一。针对光度立体技术重建人脸三维模型的问题，提出了一种使用有效的低频信息对其重建结果进行改进的方法。经典的
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-山西省人民政府煤基低碳联合基金资助(U1510115);中国博士后科学基金特别资助项目-‘青蓝工程’资助(2013T60574)
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三维重建是计算机视觉和计算机图形学领域中研究的热点课题之一。针对光度立体技术重建人脸三维模型的问题，提出了一种使用有效的低频信息对其重建结果进行改进的方法。经典的光度立体技术在实现人脸模型的三维重建时，具有较多的高频误差，重建精度有待提高。为此提出使用平均人脸模型中具有较好低频特性的表面法向量，对重建后的人脸表面法向量进行优化修正，减少了表面法向量中的偏差，进而重建出更为准确的三维人脸模型。最后在YaleB人脸库中进行实验．通过比较重建高度和误差，验证了改进后的方法重建模型的效果更好，并证明了改进算法的健
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