Pix2face: 直接三维人脸模型估计
计算机视觉与模式识别
2017-08-31 v1
摘要
提出了一种高效、全自动的方法，用于在无约束二维图像中进行三维人脸形状和姿态估计。该方法利用流行的“U-Net”神经网络架构的改进版本，通过单次前向传播联合估计一组稠密的三维关键点和面部几何结构。此外，我们提出了一种直接估计三维可变形模型（3DMM）参数集的方法，利用估计的三维关键点和几何结构作为简单线性系统中的约束。展示了定性建模结果，以及在无约束视频序列中预测的三维人脸关键点的定量评估。
引用
@article{arxiv.1708.09006,
title = {Pix2face: Direct 3D Face Model Estimation},
author = {Daniel Crispell and Maxim Bazik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.09006},
year = {2017}
}
备注
To appear in 2017 ICCV "300 3D Facial-Videos in-the-Wild Challenge" Workshop