Som en klassisk statistisk modell av 3D ansiktsform och textur, 3D Morphable Model (3DMM) används allmänt i ansiktsanalys, t.ex., modellmontering, bildsyntes. Konventionell 3DMM lär sig från en uppsättning välkontrollerade 2D-ansiktsbilder med tillhörande 3D-ansiktsskanningar, och representeras av två uppsättningar av PCA-basfunktioner. På grund av typen och mängden av träningsdata, liksom de linjära baserna, kan representationskraften hos 3DMM begränsas. För att ta itu med dessa problem föreslår detta dokument ett innovativt ramverk för att lära sig en icke-linjär 3DMM-modell från en stor uppsättning okonstruerade ansiktsbilder, utan att samla in 3D-ansiktsskanningar. Särskilt, med tanke på en ansiktsbild som ingång, en nätverkskodare uppskattar projektion, form och textur parametrar. Två avkodare fungerar som den ickelinjära 3DMM att kartlägga från form och textur parametrar till 3D form och struktur, respektive. Med projektionsparametern, 3D-form och struktur är ett nytt analytiskt differentierat renderingsskikt utformat för att rekonstruera det ursprungliga ingångsytan. Hela nätverket är end-to-end trainingable med endast svag övervakning. Vi visar den överlägsna representationskraften hos vår ickelinjära 3DMM över dess linjära motsvarighet, och dess bidrag till att möta anpassning och 3D-rekonstruktion. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Tran och Liu REF lär sig en ickelinjär 3DMM-modell genom att använda ett analytiskt differentierat renderingsskikt och på ett svagt övervakat sätt med 3D-data.
Nonlinear 3D Face Morphable Model
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}