Ansikte anpassning, som passar en ansiktsmodell till en bild och extraherar semantiska betydelser av ansikts pixlar, har varit ett viktigt ämne i CV gemenskap. De flesta algoritmer är dock utformade för ansikten i små till medelstora poser (under 45 • ), saknar förmågan att anpassa ansikten i stora poser upp till 90 •. Utmaningarna är trefaldiga: För det första förutsätter den allmänt använda landmärkesbaserade ansiktsmodellen att alla landmärken är synliga och därför inte lämpar sig för profilvyer. För det andra varierar utseendet mer dramatiskt över stora poser, allt från frontal vy till profil vy. För det tredje är märkning av landmärken i stora poser oerhört utmanande eftersom de osynliga landmärkena måste gissas. I detta dokument föreslår vi en lösning på de tre problemen i en ny anpassningsram, kallad 3D Dense Face Alignment (3DDFA), där en tät 3D-facemodell monteras på bilden via konvolutionsneutrala nätverk (CNN). Vi föreslår också en metod för att syntetisera storskaliga utbildningsprover i profilvyer för att lösa det tredje problemet med uppgiftsmärkning. Experiment i den utmanande AFLW-databasen visar att vår strategi leder till betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna.
Metoden för Ref anses för närvarande vara den senaste tekniken i 3DMM-montering.
Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}