基于网格与关键点联合回归的人脸透视重建
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v1
摘要
尽管三维人脸重建已取得令人印象深刻的进展，大多数基于正交投影的人脸重建方法在人脸非常靠近相机时，由于透视投影下的畸变，无法获得准确且一致的重建结果。本文提出同时重建世界空间中的三维人脸网格并预测图像平面上的二维人脸关键点，以解决透视三维人脸重建问题。基于预测的三维顶点与二维关键点，可通过PnP求解器轻松估计表示透视投影的6DoF（6自由度）人脸姿态。我们的方法在ECCV 2022 WCPA挑战赛的排行榜上获得第一名，且我们的模型在不同身份、表情与姿态下具有视觉鲁棒性。训练代码与模型已公开以促进未来研究。
引用
@article{arxiv.2208.07142,
title = {Perspective Reconstruction of Human Faces by Joint Mesh and Landmark Regression},
author = {Jia Guo and Jinke Yu and Alexandros Lattas and Jiankang Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.07142},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022 WCPA Workshop Report (1st place)