Snabb och robust tredimensionell rekonstruktion av ansiktsgeometrisk struktur från en enda bild är en utmanande uppgift med många tillämpningar. Här introducerar vi ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för att rekonstruera ett tredimensionellt ansikte från en enda bild. Nya metoder för ansiktsåterhämtning bygger på korrekt lokalisering av viktiga karakteristiska punkter. Det föreslagna tillvägagångssättet bygger däremot på ett Convolutional-Neural-Network (CNN) som extraherar ansiktsgeometrin direkt från sin bild. Även om sådana djupa arkitekturer överträffar andra modeller i komplexa datorseende problem, behöver utbildning dem ordentligt en stor datauppsättning med kommenterade exempel. När det gäller tredimensionella ansikten finns det för närvarande inga stora volymdatamängder, medan det är en tråkig uppgift att skaffa sig sådana stora data. Som ett alternativ föreslår vi att generera slumpmässiga, men nästan fotorealistiska, ansiktsbilder för vilka den geometriska formen är känd. Den föreslagna modellen återvinner framgångsrikt ansiktsformer från verkliga bilder, även för ansikten med extrema uttryck och under olika ljusförhållanden.
I REF är ett CNN utbildat med hjälp av syntetiska data för att extrahera ansiktet geometri från en enda bild.
3D Face Reconstruction by Learning from Synthetic Data
{'venue': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}