Abstrakt. I detta papper utforskar vi problemet med att montera en 3D morfabel modell till en enda ansiktsbild med endast glesa geometriska egenskaper (kanter och landmärken). Tidigare strategier för detta problem är baserade på icke-linjär optimering av en kant-härledd kostnad som kan ses som bildar mjuka korrespondenser mellan modell och bildkanter. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt, som explicit beräknar hård korrespondens. Den resulterande objektiva funktionen är icke-konvex men vi visar att en god initiering kan uppnås effektivt med alternerande linjär minsta kvadrater på ett sätt som liknar den itererade närmaste punktalgoritmen. Vi presenterar experimentella resultat på både syntetiska och verkliga bilder och visar att vår strategi överträffar metoder som använder mjuk korrespondens och andra nya metoder som enbart bygger på geometriska egenskaper.
REF presenterar en algoritm för att helt automatiskt montera en 3D Morphable Model på en enda bild med hjälp av landmärken och eggfunktioner.
Fitting a 3D Morphable Model to Edges: A Comparison Between Hard and Soft Correspondences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}