用于人脸识别的姿态校正

Question

我有一个包含人脸的图像数据集。对于数据集中的每个人脸，我还拥有一组66个2D点，这些点对应于我的面部标志(鼻子、眼睛、脸型、嘴巴)。

所以基本上我有我的脸的形状，根据我的图像中的2D点。

你知道我可以使用什么算法来旋转我的形状，这样脸型就变直了吗？假设摇摄角度是30度，我想把它旋转到30度，这样它就定位在平移角度上的0度。我已经说明了我想说的话。

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基本上你可以为我的图像考虑上面所示的形状轮廓，它们是用2D表示的。我想旋转我的第一个形状点，这样它们看起来就像第二个形状。形状是由一组66 2D points which are basically pixel coordinates组成的。我所要做的就是找到每一个66 points的对应关系，这样新的形状就会在平移角度上旋转一定的角度。

Answer 1

从你的问题中，我可以假设你有旋转参数(例如x，y中的度数)或点对应(因为你有一个匹配点的数据库)。因此，您需要应用或估计(并应用) 2D相似性转换来进行图像对齐/配准。另请参阅对此问题的回答：face alignment algorithm on images

从旋转角度和到新的点位置：您可以定义2D旋转矩阵R并使用它变换点坐标。

从形状A和形状B之间的点对应到旋转对齐()：使用3个或更多匹配点估计2D相似性转换(图像对齐)。

从旋转或点对应到扭曲图像：从相似性变换中，使用整个图像网格的底层坐标变换映射图像值(考虑插值或非值)。

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(图片由Denis Simakov，提供)

其中大部分已经在OpenCV和MATLAB中实现。另请参阅围绕活动Shape和Active Appearance Models的背景和相关方法(Tim Cootes页面包括二进制文件和背景材料)。