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.
REF anpassade ansikten för godtyckliga poser med hjälp av en sparsam 3D-punktsfördelningsmodell.
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']}