FaceScape：大规模高质量3D人脸数据集与精细可绑定3D人脸预测
计算机视觉与模式识别
2020-04-22 v3
摘要
在本文中，我们提出了一个大规模精细3D人脸数据集FaceScape，并提出了一种能够从单张图像输入预测精细可绑定3D人脸模型的新颖算法。FaceScape数据集提供了18,760个带纹理的3D人脸，采集自938名受试者，每人包含20种特定表情。这些3D模型包含毛孔级的人脸几何结构，并经过处理使其拓扑一致。这些精细的3D人脸模型可以表示为用于粗糙形状的3D形变模型和用于精细几何结构的置换贴图。利用该大规模高精度数据集，进一步提出了一种新颖算法，利用深度神经网络学习特定表情的动态细节。学习到的关系作为我们单张图像输入3D人脸预测系统的基础。与以往方法不同，我们预测的3D模型在不同表情下具有精细几何结构且可绑定。这一前所未有的数据集和代码将向公众发布以供研究之用。
引用
@article{arxiv.2003.13989,
title = {FaceScape: a Large-scale High Quality 3D Face Dataset and Detailed Riggable 3D Face Prediction},
author = {Haotian Yang and Hao Zhu and Yanru Wang and Mingkai Huang and Qiu Shen and Ruigang Yang and Xun Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.13989},
year = {2020}
}
备注
Accepted to CVPR 2020