野外环境下从 2D 人脸图像进行稠密 3D 重建的评估
计算机视觉与模式识别
2018-04-24 v2
摘要
本文研究了野外环境下从单张 2D 图像进行稠密 3D 人脸重建的评估。为此,我们组织了一场竞赛,提供了一个新的基准数据集,包含 135 名受试者的 2000 张 2D 面部图像及其 3D 真值人脸扫描。与以往的竞赛或挑战不同,该新基准数据集的目的是使用真实、精确和高分辨率的 3D 真值人脸扫描来评估 3D 稠密人脸重建算法的精度。除数据集外,我们提供了标准协议以及用于评估的 Python 脚本。最后,我们报告了三个最先进(state-of-the-art)的 3D 人脸重建系统在新基准数据集上获得的结果。该竞赛与 2018 年第 13 届 IEEE 自动人脸与手势识别会议联合举办。
引用
@article{arxiv.1803.05536,
title = {Evaluation of Dense 3D Reconstruction from 2D Face Images in the Wild},
author = {Zhen-Hua Feng and Patrik Huber and Josef Kittler and Peter JB Hancock and Xiao-Jun Wu and Qijun Zhao and Paul Koppen and Matthias Rätsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.05536},
year = {2018}
}
备注
8 pages