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摘要:
三维人脸相较于二维人脸包含了更多特征信息,可应用于如人脸识别、影视娱乐、医疗美容等更多实际应用场景,因此三维人脸重建技术一直是计算机视觉领域的研究热点.由于真实三维人脸数据较难获取,很多基于深度学习的重建算法首先利用传统重建方法为大量二维人脸图像构建三维标签,作为训练数据,这些数据可能并不精准,从而导致算法的重建精度受到影响.为此,本文提出一种基于multi-level损失函数的弱监督学习模型,结合传统三维人脸形变模型3DMM与深度学习方法,直接从大量无三维标签的二维人脸图像中学习三维人脸特征信息,从而实现基于单张二维人脸图像的三维人脸重建算法.此外,为解决二维人脸图像中常存在遮挡或大姿态情况而影响人脸纹理重建的问题,本文使用基于CelebAMask-HQ数据集的人脸解析分割算法对图像进行预处理去除遮挡区域.实验结果表明,基于本文方法的三维人脸重建质量与重建精度均实现了一定的提升.
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文献信息
篇名 基于弱监督学习的三维人脸形状与纹理重建
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 三维人脸重建 深度学习 弱监督学习 三维形变模型 人脸解析分割 纹理重建
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 软件技术·算法
研究方向 页码范围 183-189
页数 7页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007654
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴越 49 658 14.0 24.0
2 董兰芳 58 518 13.0 21.0
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研究主题发展历程
节点文献
三维人脸重建
深度学习
弱监督学习
三维形变模型
人脸解析分割
纹理重建
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
57078
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