【摘 要】
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人脸表征着一个人最显著的特征,人们对人脸的研究趋势逐渐从二维角度转向到三维空间。对于非约束人脸的重建,除了复杂背景环境的干扰外,各种姿态对重建同样会产生非常大的阻
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人脸表征着一个人最显著的特征,人们对人脸的研究趋势逐渐从二维角度转向到三维空间。对于非约束人脸的重建,除了复杂背景环境的干扰外,各种姿态对重建同样会产生非常大的阻碍,传统基于双目视觉的重建方法流程复杂且计算量大,而基于3DMM的重建方法虽然能够使得结果较为完整,但对于侧脸等大姿态情况并不很适用。针对以上的难点,文章提出一种像素级的大姿态密集人脸三维重建的方法,通过使用GAN网络回归映射二维到三维的像素点,并在损失函数增加了二维人脸约束,有效提高了模型的鲁棒性,在AFLW2000-3D测试集上重建效果较好。
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