基于单张图像的三维人脸表情重建研究
三维人脸数据由于对光照和姿态变化不敏感,近年来受到研究人员的广泛关注.然而三维人脸表情数据的获取比较困难,大多数方法基于昂贵的实验室设备.为此进行了基于二维人脸表情图像重建三维人脸表情模型的研究,使用级联卷积神经网络将三维形变模型拟合到人脸图像上,同时从人脸三维空间合并三维信息来解决姿态问题.实验结果表明重建后的三维人脸可以保留表情细节,并且对不同姿态的人脸也具有较好的重建效果.
三维人脸表情、三维人脸重建、卷积神经网络、形变模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
沈阳市科技局科研计划项目F16-205-1-11
2020-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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