典型文献
面向单幅图像的逼真3D人脸重建方法
文献摘要：
针对3DMM参数拟合方法生成的纹理过于粗糙、结果不够逼真的问题,提出一种基于深度学习的单幅图像逼真3D人脸重建方法.首先构建RP-Net回归网络和包含5万幅人脸图像的数据集,从输入图像中学习参数,并拟合人脸模型生成3D人脸几何;然后通过构造多层次的损失函数进行弱监督学习,包括低水平的像素损失、地标损失和高水平的身份损失;最后通过纹理映射的方式生成逼真的人脸纹理.在2个通用人脸数据集和1个人工生成的人脸数据集上与最近的3D人脸重建方法进行对比实验,并对影响重建的光照、表情和转向等因素进行实验,根据SSIM和PSNR对3D重建结果进行量化分析.实验结果表明,所提方法面向单幅图像可以生成准确的3D人脸形状和逼真的人脸纹理;与最近的3D人脸重建方法相比,该方法的训练时间和迭代次数分别降低了6％和13％,SSIM值增加0.005～0.010,PSNR值平均提高0.03～0.08 dB.
文献关键词：
3D人脸重建;人脸对齐;3D形变模型;纹理映射;单幅图像
中图分类号：
作者姓名：
包永堂;周鹏飞;齐越
作者机构：
山东科技大学计算机科学与工程学院 青岛 266590;北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室 北京 100191;北京航空航天大学青岛研究院 青岛 266100;鹏程实验室 深圳 518055
文献出处：
引用格式：
[1]包永堂;周鹏飞;齐越-.面向单幅图像的逼真3D人脸重建方法)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(12):1850-1858
A类：
B类：
单幅图像,逼真,人脸重建,重建方法,3DMM,参数拟合,拟合方法,RP,Net,万幅,人脸图像,学习参数,模型生成,损失函数,弱监督学习,像素,地标,纹理映射,人脸数据集,表情,SSIM,PSNR,脸形,训练时间,迭代次数,dB,人脸对齐
AB值：
0.313417
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