Abstract-Face anpassning, som passar en ansiktsmodell till en bild och extraherar semantiska betydelser av ansikts pixlar, har varit ett viktigt ämne i datorseende gemenskapen. Men de flesta algoritmer är utformade för ansikten i små till medelstora poser (yaw vinkel är mindre än 45 • ), som saknar förmågan att anpassa ansikten i stora poser upp till 90 •. Utmaningarna är trefaldiga. För det första förutsätter den allmänt använda landmärkesmodellen att alla landmärken är synliga och därför inte lämpar sig för stora poser. För det andra varierar utseendet mer drastiskt över stora poser, från frontalvyn till profilvyn. För det tredje är märkning av landmärken i stora poser oerhört utmanande eftersom de osynliga landmärkena måste gissas. I detta dokument föreslår vi att man tar itu med dessa tre utmaningar i en ny anpassningsram som kallas 3D Dense Face Alignment (3DDFA), där en tät 3D Morphable Model (3DMM) monteras på bilden via Cascade Convolutional Neural Networks. Vi använder också 3D-information för att syntetisera ansiktsbilder i profilvyer för att ge rikliga prover för utbildning. Experiment i den utmanande AFLW-databasen visar att det föreslagna tillvägagångssättet leder till betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
Zhu et al föreslår en total 3D-lösning för att anpassa sig även för stora poser (större än 45° och upp till 90°). REF som monterar 3D Morphable Models till 2D indataface image med hjälp av en kaskad CNN.
Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}