典型文献
基于多尺度注意力机制相位展开的三维人脸建模
文献摘要：
相位展开作为三维(3D)测量技术中的关键环节,其解析精度直接影响3D建模的精度.由于存在欠采样和相位不连续等问题,故传统空间相位展开难以得到正确的相位信息,而时间相位展开又需要额外的信息辅助.针对复杂场景中的3D人脸建模,提出了基于多尺度注意力机制的相位展开网络.在所提网络中,利用编码器-解码器结构融合多尺度特征,并在解码网络中嵌入注意力子网络以获取上下文信息.构建一个包含5000组样本的FACE数据集和一个包含100组样本的MASK数据集,每组样本均包含截断相位和连续相位的真值,这些真值可用于相位展开的训练及测试.所提网络在FACE数据集和MASK数据集上的均方根误差分别为0.0387 rad和0.0273 rad,结构相似性分别为0.9850和0.9793.在欠采样、相位不连续等区域中,所提网络可快速准确地提取相位特征,进而保证了相位展开的正确性.最后,通过对比实验证实了所提网络的有效性和可行性.
文献关键词：
测量;三维人脸建模;相位展开;多尺度注意力机制融合;上下文特征信息;编码器-解码器结构
中图分类号：
作者姓名：
朱江平;王睿珂;段智涓;黄怡洁;何国欢;周佩
作者机构：
四川大学计算机学院,四川成都610065;四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]朱江平;王睿珂;段智涓;黄怡洁;何国欢;周佩-.基于多尺度注意力机制相位展开的三维人脸建模)[J].光学学报,2022(01):147-158
A类：
三维人脸建模,多尺度注意力机制融合
B类：
开作,测量技术,欠采样,传统空间,空间相位,相位信息,时间相位展开,复杂场景,开网,编码器,解码器,多尺度特征,子网络,上下文信息,一个包,FACE,MASK,截断相位,连续相位,真值,rad,结构相似性,快速准确,相位特征,上下文特征信息
AB值：
0.23631
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
