1.人像高浮雕建模方法，其特征在于以3D人像模型中选取的背景点为边界条件，对3D人像模型进行深度优化生成人像高浮雕，所述人像高浮雕与背景面紧密贴合，所述方法包括如下步骤：

基于3D人像模型的顶点法向量及选取的视线向量，判断3D人像模型中顶点的可见性，并在3D人像模型的负向非遮挡区域中选取z坐标最大的顶点为背景点；

对3D人像模型顶点进行法向细节增强，计算增强后3D人像模型三角面片法向为目标法向，对3D人像模型顶点z坐标进行线性压缩，对于压缩后3D人像模型，将其三角面片法向与目标法向重叠、并计算重叠后3D人像模型每个顶点的梯度作为目标梯度；

基于目标梯度以及模型深度构建包括梯度约束项和深度约束项的能量方程，以背景点z坐标等于零为边界条件，求解上述能量方程对3D人像模型进行高度场优化，并将优化后背景点约束到背景面上；

还包括通过如下步骤增补背景点：在3D人像模型的顶点中，选取其法向与z轴负向夹角小于阈值ε、高斯曲率为正、且z坐标大于背景点的顶点作为种子点；

通过K‑means聚类算法，将种子点在三维空间内聚类为若干区域；

对于每一个聚类后的区域，计算其邻域中心点的z坐标平均值，并基于所述区域相关的中心点z坐标与z坐标平均值之间的差值，得到所述区域对应的z坐标差值；

对z坐标差值进行归一化，选取一个阈值，从上述若干区域中排除大于阈值的区域，对于剩余的区域，选取区域内距离中心点最近种子点为新的背景点。

2.根据权利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于基于3D人像模型的顶点法向量及选取的视线向量，判断3D人像模型中顶点的可见性，包括如下步骤：设定视线向量为v＝[0,0,‑1]，3D人像模型顶点p对应的顶点法向量为n，如果视线向量v与顶点法向量n之间的点积v·n＞0，即视线向量v与顶点法向量n之间夹角小于90度，顶点p判定为负向，否则顶点p判定为正向；

对于每个正向顶点，对其在z向上进行深度采样，如果有相同x坐标、y坐标的其它顶点将所述正向顶点遮挡，则所述正向顶点判定为正向遮挡点，否则所述正向顶点判定为为正向非遮挡点；

对于每个负向顶点，对其在z负向上进行深度采样，如果有相同x坐标、y坐标的其它顶点将所述负向顶点遮挡，则所述负向顶点判定为负向遮挡点，否则所述负向顶点判定为为负向非遮挡点。

3.根据权利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于对3D人像模型顶点进行法向细节增强，计算增强后3D人像模型三角面片法向为目标法向，包括如下步骤：通过拉普拉斯法向光顺算法对3D人像模型进行法向光顺，并基于法向光顺前后顶点法向的差值计算顶点法向细节，所述顶点法向细节计算公式为：其中，ni表示法向光顺前3D人像模型的顶点法向，n′i表示法向光顺后3D人像模型的顶点法向；

对上述顶点法向细节进行尺度放大，得到尺度放大后顶点法向细节；

将尺度放大后顶点法向细节与上述法向光顺后顶点法向进行合并，得到细节增强后顶点法向，所述细节增强后顶点法向计算公式为：其中，β表示细节增强系数；

对于增强后3D人像模型每个三角面片，计算相关三个顶点对应的细节增强后顶点法向的均值作为相应的三角面片法向。

4.根据权利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于对于压缩后3D人像模型，通过如下步骤将其三角面片法向与目标法向重叠：对于压缩后3D人像模型每个三角面片，沿其中心旋转所述三角面片，使得所述三角面片对应的三角面片法向与目标法向重叠。

5.根据权利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于所述能量方程为：其中，argmin表示通过优化使上述能量方程取最小值；

i表示顶点序号；

▽z′i表示优化后3D人像模型第i个顶点在z方向的梯度；

gi表示第i个顶点对应的目标梯度；

μ表示能量平衡系数，用于平衡上述两个能量约束项；

z′i表示优化后3D人像模型中第i个顶点在z方向的顶点高度；

zi表示压缩后3D人像模型第i个顶点在z方向的模型深度。

6.根据权利要求1所述的人像高浮雕建模方法，其特征在于将优化后背景点约束到背景面上的同时，背景点附近的其它3D人像模型顶点在深度方向上偏移到背景面之外，对于背景面之外的3D人像模型通过布尔运算进行移除。

7.人像高浮雕建模系统，其特征在于用于通过如权利要求1‑6任一项所述的人像高浮雕建模方法生成人像高浮雕并将人像高浮雕与背景面贴合，所述系统包括：背景点提取模块，所述背景点提取模块用于基于3D人像模型的顶点法向量及选取的视线向量，判断3D人像模型中顶点的可见性，并在3D人像模型的负向非遮挡区域中选取z坐标最大的顶点为背景点，并用于增补背景点；

增强压缩模块，所述增强压缩模块用于对3D人像模型顶点进行法向细节增强，计算增强后3D人像模型三角面片法向为目标法向，对3D人像模型顶点z坐标进行线性压缩，对于压缩后3D人像模型，将其三角面片法向与目标法向重叠、并计算重叠后3D人像模型每个顶点的梯度作为目标梯度；

优化模块，所述优化模块用于基于目标梯度以及模型深度构建包括梯度约束项和深度约束项的能量方程，以背景点z坐标等于零为边界条件，求解上述能量方程对3D人像模型进行高度场优化，并将优化后背景点约束到背景面上；

背景点提取模块用于通过如下步骤增补背景点：在3D人像模型的顶点中，选取其法向与z轴负向夹角小于阈值ε、高斯曲率为正、且z坐标大于背景点的顶点作为种子点；

通过K‑means聚类算法，将种子点在三维空间内聚类为若干区域；

对于每一个聚类后的区域，计算其邻域中心点的z坐标平均值，并基于所述区域相关的中心点z坐标与z坐标平均值之间的差值，得到所述区域对应的z坐标差值；

对z坐标差值进行归一化，选取一个阈值，从上述若干区域中排除大于阈值的区域，对于剩余的区域，选取区域内距离中心点最近的种子点为新的背景点。

8.根据权利要求7所述的人像高浮雕建模系统，其特征在于所述背景点提取模块用于通过如下步骤提取背景点：

设定视线向量为v＝[0,0,‑1]，3D人像模型顶点p对应的顶点法向量为n，如果视线向量v与顶点法向量n之间的点积v·n＞0，即视线向量v与顶点法向量n之间夹角小于90度，顶点p判定为负向，否则顶点p判定为正向；

对于每个正向顶点，对其在z向上进行深度采样，如果有相同x坐标、y坐标的其它顶点将所述正向顶点遮挡，则所述正向顶点判定为正向遮挡点，否则所述正向顶点判定为为正向非遮挡点；

对于每个负向顶点，对其在z负向上进行深度采样，如果有相同x坐标、y坐标的其它顶点将所述负向顶点遮挡，则所述负向顶点判定为负向遮挡点，否则所述负向顶点判定为为负向非遮挡点。

9.根据权利要求7或8所述的人像高浮雕建模系统，其特征在于所述增强压缩模块用于通过如下步骤计算目标法向：

通过拉普拉斯法向光顺算法对3D人像模型进行法向光顺，并基于法向光顺前后顶点法向的差值计算顶点法向细节，所述顶点法向细节计算公式为：其中，ni表示法向光顺前3D人像模型的顶点法向，n′i表示法向光顺后3D人像模型的顶点法向；

对上述顶点法向细节进行尺度放大，得到尺度放大后顶点法向细节；

将尺度放大后顶点法向细节与上述法向光顺后顶点法向进行合并，得到细节增强后顶点法向，所述细节增强后顶点法向计算公式为：其中，β表示细节增强系数；

对于增强后3D人像模型每个三角面片，计算相关三个顶点对应的细节增强后顶点法向的均值作为相应的三角面片法向；

对于压缩后3D人像模型，用于通过如下步骤将其三角面片法向与目标法向重叠：对于压缩后3D人像模型每个三角面片，沿其中心旋转所述三角面片，使得所述三角面片对应的三角面片法向与目标法向重叠；

将优化后背景点约束到背景面上的同时，背景点附近的其它3D 人像模型顶点在深度方向上偏移到背景面之外，所述优化模块还用于对于背景面之外的3D人像模型通过布尔运算进行移除；

所述能量方程为：

其中，argmin表示通过优化使上述能量方程取最小值；

i表示顶点序号；

▽z′i表示优化后3D人像模型第i个顶点在z方向的梯度；

gi表示第i个顶点对应的目标梯度；

μ表示能量平衡系数，用于平衡上述两个能量约束项；

z′i表示优化后3D人像模型中第i个顶点在z方向的顶点高度；

zi表示压缩后3D人像模型第i个顶点在z方向的模型深度。