移动GPU上基于单目视频的实时面部表面几何推断
计算机视觉与模式识别
2019-07-17 v1
摘要
我们提出一种基于端到端神经网络的模型，用于从单摄像头输入推断人脸的近似3D网格表示，以用于AR应用。该具有468个顶点的相对稠密网格模型非常适合于基于人脸的AR效果。所提模型在移动GPU上展现出超实时推理速度(100-1000+ FPS，取决于设备和模型变体)以及可与同一图像人工标注方差相媲美的高预测质量。
引用
@article{arxiv.1907.06724,
title = {Real-time Facial Surface Geometry from Monocular Video on Mobile GPUs},
author = {Yury Kartynnik and Artsiom Ablavatski and Ivan Grishchenko and Matthias Grundmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.06724},
year = {2019}
}
备注
4 pages, 4 figures; CVPR Workshop on Computer Vision for Augmented and Virtual Reality, Long Beach, CA, USA, 2019