: Några resultat från vår VRN-Guided metod, på en hel rad pose, inklusive stora uttryck. Abstract 3D ansiktsrekonstruktion är ett grundläggande datorseende problem av extraordinära svårigheter. Nuvarande system antar ofta tillgängligheten av flera ansiktsbilder (ibland från samma ämne) som indata, och måste ta itu med ett antal metodologiska utmaningar som att etablera täta korrespondenser över stora ansiktsposer, uttryck och icke-uniform belysning. I allmänhet kräver dessa metoder komplexa och ineffektiva rörledningar för modellbyggande och montering. I detta arbete föreslår vi att ta itu med många av dessa begränsningar genom att utbilda ett Convolutional Neural Network (CNN) på en lämplig datauppsättning bestående av 2D-bilder och 3D-ansiktsmodeller eller skanningar. Vår CNN arbetar med bara en enda 2D ansiktsbild, kräver inte exakt justering eller etablerar tät korrespondens mellan bilder, verk för godtyckliga ansiktsposer och uttryck, och kan användas för att rekonstruera hela 3D ansiktsgeometri (inklusive de icke-synliga delar av ansiktet) förbi konstruktionen (under utbildning) och montering (under testning) av en 3D Morphable Modell. Vi uppnår detta via en enkel CNN-arkitektur som utför direkt regression av en volymetrisk representation av 3D ansiktsgeometri från en enda 2D-bild. Vi visar också hur den relaterade uppgiften av ansikts landmärke lokalisering kan införlivas i den föreslagna ramen och bidra till att förbättra återuppbyggnaden kvalitet, särskilt för fall av stora poser och ansiktsuttryck. Kod och modeller kommer att finnas tillgängliga på
Jackson och Al. REF föreslog att direkt regressera en volymetrisk representation av 3D-maskan från en enda ansiktsbild med ett konvolutionellt neuralt nätverk.
Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}