基于人脸姿态估计的多角度虚拟眼镜试戴技术

刘 轩，付东翔

(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093)

随着互联网时代的发展，方便快捷的线上购物模式逐渐取代了传统实体线下销售模式，成为了新的主要消费方式。眼镜产品不仅具有实用性，其时尚性也受到消费者的重视。网络配镜平台基本缺乏专业化的虚拟试镜功能，使其欠缺真实化和私人化特征。 因此，提高虚拟眼镜试戴的时效性和真实性就成为了本文的主要研究目的。

目前已有一些关于虚拟眼镜试戴的研究与方法，这些方法各有优劣。文献[1]中的方法可精准确定眼镜佩戴位置，但其实验结果仅显示正面试戴，人脸旋转后眼镜不能较好地贴合面部。文献[2]使用三维人脸模型配合Kinect深度相机进行试戴操作，技术上不具备普适性。文献[3]中，非正面人脸内人眼定位精确度不高， 抗干扰能力较差，鲁棒性差。文献[4]所提方法利用手势估计人脸姿态，同时使用OpenGL处理三维眼镜模型，方法复杂且计算量较大。文献[5]针对单幅图像进行试戴，算法高效，适应性强，但试戴效果真实性差，实用性不广。文献[6]所提方法试戴速度快，但仅能处理头部左右旋转情况，且眼镜模型处理失真，佩戴效果一般。通过上述方法的对比分析，可知欲实现较为真实的眼镜虚拟试戴，仅检测平面人脸图像关键点位置信息是不够的，还需获取头部姿态转动信息，解决现实的人脸图像与虚拟的眼镜图像之间合理化融合的难题，才能精准实现三维空间内的多角度虚拟眼镜试戴，增强现实感。……