Abstrakt. Lärda 3D-representationer av mänskliga ansikten är användbara för datorseende problem såsom 3D-ansiktsspårning och rekonstruktion från bilder, liksom grafik program som karaktärsgenerering och animation. Traditionella modeller lär sig en latent representation av ett ansikte med linjära subrymder eller högre-order tensor generaliseringar. På grund av denna linjäritet kan de inte fånga extrema deformationer och icke-linjära uttryck. För att ta itu med detta, introducerar vi en mångsidig modell som lär sig en icke-linjär representation av ett ansikte med hjälp av spektral konvolutioner på en mesh yta. Vi inför provtagning av maskor som möjliggör en hierarkisk mesh representation som fångar icke-linjära variationer i form och uttryck i flera skalor inom modellen. I en varierad miljö, våra modeller prov olika realistiska 3D ansikten från en multivariat Gaussian distribution. Våra träningsdata består av 20,466 maskor av extrema uttryck som fångas upp över 12 olika ämnen. Trots begränsade träningsdata överträffar vår utbildade modell toppmoderna ansiktsmodeller med 50% lägre återuppbyggnadsfel, samtidigt som 75% färre parametrar används. Vi visar att genom att ersätta uttrycket utrymme av en befintlig state-of-theart ansikte modell med vår modell, uppnår en lägre återuppbyggnad fel. Vår data, modell och kod finns på http://coma.is.tue.mpg.de/.
Ranjan m.fl. REF lär sig en icke-linjär modell med hjälp av en djup mesh autoencoder med snabba spektral konvolutionskärnor.
Generating 3D faces using Convolutional Mesh Autoencoders
{'venue': 'European Conference on Computer Vision 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}