基于3DMM的三维人脸重建技术总结
基于圖像的人臉三維重建在人臉分析與娛樂領域里有巨大的應用場景,同時它也可以用于提升人臉關鍵點檢測,人臉識別,人臉編輯等很多任務。?
本文重點介紹其中基于3DMM模型的核心技術及其研究進展。
3DMM模型是?
基于人臉圖像的三維重建方法非常多,如立體匹配,Structure From Motion(簡稱SfM),三維可變形人臉模型(3DMM)等,本文就重點講述3DMM相關的傳統方法和深度學習方法。
3DMM,即三維可變形人臉模型,是一個通用的三維人臉模型,用固定的點數來表示人臉。?
它的核心思想就是人臉可以在三維空間中進行一一匹配,并且可以由其他許多幅人臉正交基加權線性相加而來。我們所處的三維空間,每一點(x,y,z),實際上都是由三維空間三個方向的基量,(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)加權相加所得,只是權重分別為x,y,z。
人臉的基本屬性包括形狀和紋理,每一張人臉可以表示為形狀向量和紋理向量的線性疊加。?
例如:輸入圖像可以是單張正面的人臉圖像,多張正面的人臉圖像,或者用戶交互輸入的圖像,其重建效果可見下圖,圖1.1為輸入圖像,1.2為輸出結果。
圖1.1
圖1.2
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這次我邀請了一線大廠算法工程師Johnson,給大家詳細解讀3DMM算法。
3DMM直播預告
直播老師及主播主題
8月18日-8月19日、一線大廠算法工程師Johnson直播
Johnson
碩士畢業于中科院
7年BAT大廠算法工作經驗
在interspeech、ASRU、ICASSP等發表多篇專利與論文
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一、8月18日20:00
1.3DMM算法介紹
2.訓練算法
3.擬合算法
4.學習路徑推薦
二、8月19日20:00
1.空間旋轉矩陣以及平移計算
2.三維曲面法向量
3.光照以及光線方向對曲面顏色的影響
4.渲染算法以及三角坐標插值算法
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的基于3DMM的三维人脸重建技术总结的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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