Ansiktsjustering är ett klassiskt problem i datorseendet. Tidigare verk fokuserar främst på gles uppriktning med ett begränsat antal landmärken i ansiktet, d.v.s. detektion av landmärken i ansiktet. I detta dokument syftar vi för första gången till att ge en mycket tät 3D-justering för stora ansiktsbilder. För att uppnå detta tränar vi ett CNN för att uppskatta 3D-ansiktets form, som inte bara anpassar begränsade ansiktsmarkeringar utan även passar ansiktskonturer och SIFT-funktionspunkter. Dessutom tar vi också itu med flaskhalsen av utbildning CNN med flera datauppsättningar, på grund av olika landmärken på olika datauppsättningar, såsom 5, 34, 68. Experimentella resultat visar att vår metod inte bara ger hög kvalitet, tät 3D-ansiktsmontering utan också överträffar toppmoderna metoder för landmärkesdetektering i ansiktet på utmanande datauppsättningar. Vår modell kan köras i realtid under tester och den finns tillgänglig på
I REF, Liu et al. använda multi-constraints för att träna en CNN-modell, gemensamt uppskatta 3DMM-koefficienten och ger mycket tät 3D-justering.
Dense Face Alignment
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}