从单帧深度图超分辨率重建三维人脸
计算机视觉与模式识别
2018-09-14 v1
摘要
我们提出一种算法，该算法接收来自深度相机（如 Kinect）的单帧人脸图像，并生成输入人脸的高分辨率三维网格。我们利用一个包含 1204 个不同个体（年龄从 3 岁到 40 岁、中性表情下捕获）的三维人脸网格数据集。我们将输入深度帧划分为语义显著区域（眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊），并在数据库中搜索每个区域的最佳匹配形状。我们进一步将输入深度帧与匹配的数据库形状组合成单个网格，从而得到输入个体的高分辨率形状。我们的系统完全自动，且仅使用深度数据进行匹配，使其对成像条件不变。我们使用真实形状评估我们的结果，并与最先进的形状估计方法进行比较。我们展示了局部匹配方法的鲁棒性，可对超出数据集范围的人脸（例如年龄大于 40 岁的人脸、面部表情以及不同种族）进行高质量重建。
引用
@article{arxiv.1809.04764,
title = {3D Face Hallucination from a Single Depth Frame},
author = {Shu Liang and Ira Kemelmacher-Shlizerman and Linda G. Shapiro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.04764},
year = {2018}
}
备注
published on 3Dv 2014