kinect脸部三维数据特征点标签语义详细说明

很多零零碎碎的事情，导致很久没写blog了。face animation的demo做完了也快一个月了，是时候总结总结了。

Kinect获得的标识点共用121个，其给的sdk里面也给出了响应的标签。如下图：

但是这个说明点绝大部分是错的。

由于获得kinect标识点的三维坐标，并且将每个点标识，并在vtk中显示：

上篇blog已经提到过这个问题，这里主要详细说明每个点以及与对应的嘴巴，鼻子等语义的关联。

kinect中眼睛，嘴巴是用两圈包围的顶点构成的，鼻子也是由外轮廓顶点构成，最终外围边界由稀疏的点构成边界，从而构成整个人脸三维特征点。

首先，左眼的标签如下：

顶点标记为：

外圈，逆时针：56,104,52,96,53,102,57,110
内圈，逆时针：106,73,54,69,98,100,70,55,74，108

其实kinect的点还是比较有规律的，基本遵守对称原则，眼皮对应位置上下的编号基本接近。

右眼：

顶点标记：

外圈，逆时针：23,109,24,101,20,95,19,103
内圈，逆时针：107,72,22,68,99,97,67,21,71,105

鼻子：

顶点标记：

78,37,77,94,93,92,58,25,69,76,38,75,26,1112,39,111

嘴巴：

顶点标记：

外圈，逆时针：31,79,7,39,80,64,86,9,41,8,85
内圈，逆时针：88,81,,37,82,89,84，40,83，

同时需要主要的是，kinect的有多个顶点重复，主要集中在对称中轴线位置，沿着额头，鼻子，嘴角等位置附近，可以找找，这里就不一一介绍了。

关于kinect获得的脸部特征点的介绍基本就这么多，后续可以按照这些特征点，结合二维图形，和深度图像，做更多的特征识别，语义理解的东西呢。