Med den kraftfulla konvolution neurala nätverk (CNN), CNN-baserad ansiktsrekonstruktion har nyligen visat lovande prestanda i att rekonstruera detaljerad ansiktsform från 2D ansiktsbilder. Framgången med CNN-baserade metoder bygger på ett stort antal märkta data. Den state-of-the-art synthesizes sådana data med hjälp av en grov morfable ansikte modell, som dock har svårt att generera detaljerade fotorealistiska bilder av ansikten (med rynkor). I detta dokument presenteras en ny metod för att generera ansiktsdata. Specifikt gör vi ett stort antal fotorealistiska ansiktsbilder med olika attribut baserade på omvänd återgivning. Dessutom konstruerar vi en findetaljerad ansiktsbildsuppsättning genom att överföra olika skalor av detaljer från en bild till en annan. Vi konstruerar också ett stort antal video-typ intilliggande rampar genom att simulera fördelningen av verkliga videodata 1. Med dessa snyggt konstruerade dataset föreslår vi en grov-till-fin inlärningsram bestående av tre konvolutionella nätverk. Nätverken är utbildade för i realtid detaljerad 3D ansikte rekonstruktion från monokulära video samt från en enda bild. Omfattande experimentella resultat visar att vårt ramverk kan producera högkvalitativ rekonstruktion men med mycket mindre beräkningstid jämfört med den senaste tekniken. Dessutom är vår metod robust att posera, uttrycka och belysa på grund av mångfalden av data.
Nyligen, med utvecklingen av djupinlärningsteknik, Guo et al. REF presenterade en grov-till-ne CNN-ram för i realtid tät texturerad 3D-ansiktsrekonstruktion baserad på 3DMM med RGB-ingångar.
3DFaceNet: Real-time Dense Face Reconstruction via Synthesizing Photo-realistic Face Images
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}