使用图像到图像翻译的无约束面部几何重建
计算机视觉与模式识别
2017-09-18 v2
摘要
最近研究表明，神经网络可从单张给定图像恢复人脸的几何结构。大多数现有面部几何重建方法的共同点是把解空间限制在某个低维子空间。尽管此类模型极大简化了重建问题，其表达能力固有受限。作为替代，我们提出一种图像到图像翻译网络，将输入图像联合映射到深度图像和面部对应图。这种显式的基于像素的映射随后可用于通过纯几何细化过程，在极端表情下提供多样化人脸的高质量重建。秉持近期方法的思路，该网络仅用合成数据训练，然后在野生人脸图像上评估。定性和定量分析均证明了我们方法的准确性与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1703.10131,
title = {Unrestricted Facial Geometry Reconstruction Using Image-to-Image Translation},
author = {Matan Sela and Elad Richardson and Ron Kimmel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.10131},
year = {2017}
}
备注
To appear in ICCV 2017