全姿态范围内的人脸对齐：一种 3D 完整解决方案
计算机视觉与模式识别
2018-04-04 v1
摘要
人脸对齐将人脸模型拟合到图像并提取面部像素的语义信息，一直是计算机视觉领域的重要课题。然而，大多数算法针对小到中等姿态（偏航角小于 45 度）的人脸设计，缺乏对齐高达 90 度大姿态人脸的能力。其挑战有三方面。首先，常用的基于特征点的人脸模型假设所有特征点均可见，因此不适用于大姿态。其次，大姿态下人脸外观变化更为剧烈，从正脸到侧脸。第三，大姿态下标注特征点极具挑战性，因为不可见的特征点只能靠猜测。本文提出在一个称为 3D 稠密人脸对齐（3DDFA）的新对齐框架中解决这三个挑战，其中通过级联卷积神经网络将稠密 3D 可形变模型（3DMM）拟合到图像。我们还利用 3D 信息合成侧脸视图的人脸图像，为训练提供丰富样本。在具有挑战性的 AFLW 数据库上的实验表明，所提出的方法相比当前最优方法取得了显著改进。
引用
@article{arxiv.1804.01005,
title = {Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution},
author = {Xiangyu Zhu and Xiaoming Liu and Zhen Lei and Stan Z. Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.01005},
year = {2018}
}
备注
Published by IEEE TPAMI in 28 November 2017. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1511.07212