写实人头面部结构三维数字模型

　　在做面部识别相关传感设备的结构适配、人机交互终端的外形验证环节，这类写实人头模型的参考价值远大于通用标准头模，很多刚入行的结构工程师容易忽略，不同人种、不同年龄段的头面部轮廓曲率差异，会直接影响面部识别传感器的安装角度、补光模块的覆盖范围，甚至会导致终端设备在实际使用中出现识别盲区、补光过曝或欠曝的问题。做这个模型的时候，没有刻意做艺术化的美化处理，完全是按照真实人头的扫描数据逆向重构的，从颅顶的弧度到下颌线的转折，从颧骨的突出高度到耳位的相对位置，都保留了真人的自然形态，没有做标准化的平滑处理，就是为了给结构设计环节提供最贴近真实使用场景的参考基准。很多人做头模的时候会把面部曲面做的过于规整，实际上真人的面部没有完全对称的结构，

　　左右颧骨的高度差、下颌角的角度偏差、眉骨的突出程度，这些细微的不对称特征，恰恰是验证传感设备适配性的关键，比如做头戴式传感装置的时候，如果用完全对称的标准头模做安装验证，实际量产之后会有超过三成的用户佩戴时出现设备偏移，直接影响传感器的采集精度。从安装边界的角度来说，这个模型的外轮廓尺寸参考了东亚成年男性的头围统计数据，颅顶到下颌底的垂直高度、左右颧弓的最大宽度、枕部到鼻尖的前后深度，都落在常用的人体头面部尺寸百分位区间内，做头戴设备的绑带固定位设计、面部贴合的密封结构设计时，可以直接以这个模型的曲面为基准做干涉检查，不需要再额外调整缩放比例。在面部识别传感器的测试环节，这个模型可以用来验证不同角度下的传感器采集范围，

　　比如当头部偏转15度、30度、45度的时候，传感器镜头的视场角能不能完整覆盖核心识别区域，补光灯的光线打在面部不同曲率位置的时候，会不会出现局部反光过强影响特征提取的问题，这些测试如果用真人来做，很难长时间保持固定的偏转角度，测试数据的重复性差，用固定的三维模型来做台架测试，就能保证每次测试的姿态一致，数据可复现。还有做VR、AR类的近眼显示设备的时候，面部的曲面形态直接决定了眼罩泡棉的压缩量设计，泡棉压缩量太小会导致漏光，压缩量太大会压迫面部造成佩戴不适，这个模型保留了眼眶周围、鼻梁两侧、颧骨位置的软组织自然起伏，做泡棉的分型线设计、压缩量仿真的时候，可以更准确的计算不同位置的贴合压力，避免出现局部压力过大的问题。

　　之前做过一款门禁类的面部识别终端，一开始用标准头模做验证的时候，识别率能达到99%以上，实际现场安装之后，很多用户反映识别不灵敏，后来就是找了不同头型的真人做数据采集，发现是标准头模的鼻梁高度比普通人高2毫米，导致传感器的安装角度偏高，个子偏矮的用户抬头的时候，传感器采集不到完整的面部特征，后来调整了传感器的俯仰角度，又用这类写实头模做了多轮验证，才把实际场景的识别率提上来。做这个模型的时候，特意保留了面部皮肤的自然曲率变化，没有把曲面做的过于光滑，就是因为很多光学传感器对表面的微曲率变化很敏感，过于光滑的模型做光学测试的时候，光线反射特性和真实皮肤差异很大，测试出来的结果参考价值有限，保留这些自然的曲面起伏，才能让光学仿真、结构干涉检查的结果更贴近真实使用情况。从设计思路上来说，这个模型没有做内部的骨骼、肌肉结构，只保留了外表面的完整曲面，就是为了给结构设计、传感器适配环节提供轻量化的参考模型，不需要处理复杂的内部结构数据，直接导入装配环境就能做干涉检查、安装位置验证，减少不必要的模型处理工作量。对于做医美相关的传感设备，比如皮肤检测仪、面部三维扫描仪的校准环节，这个模型也可以作为固定的校准基准，因为其形态固定，不会出现真人测试时的表情变化、皮肤状态变化带来的测试误差，每次校准的时候都能得到一致的基准数据，保证设备的检测精度稳定。