Ansiktsjustering syftar till att uppskatta platser för en uppsättning landmärken för en given bild. Detta problem har fått stor uppmärksamhet, vilket framgår av den senaste tidens framsteg i både metod och prestanda. Men de flesta av de befintliga verken varken uttryckligen hanterar ansiktsbilder med godtyckliga poser, eller utför storskaliga experiment på icke-frontala och profilansiktsbilder. För att ta itu med dessa begränsningar föreslås i detta dokument en ny algoritm för ansiktsjustering som uppskattar både 2D- och 3D-landmärken och deras 2D-visibilitet för en ansiktsbild med en godtycklig ställning. Genom att integrera en 3D-punktfördelningsmodell, är en kaskad kopplad regressator metod utformad för att uppskatta både kamerans projektion matris och 3D landmärken. Dessutom gör 3D-modellen det möjligt för oss att automatiskt uppskatta 2D-markmärkets visibiliteter via ytnormal. Vi använder en betydligt större samling all-pose ansiktsbilder för att utvärdera vår algoritm och visa överlägsna prestationer än de senaste metoderna.
Jourabloo och Liu föreslog nyligen PIFA REF som uppskattar 3D landmärken för stora pose ansikte anpassning genom att integrera en 3D-punkt distributionsmodell med en kaskad kopplade angripare.
Pose-Invariant 3D Face Alignment
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}