15、基于模型的面部建模、跟踪及视频会议应用

基于模型的3D面部建模与眼神校正

基于模型的面部建模、跟踪及视频会议应用

1. 引言

动画面部模型在计算机游戏、电影制作、在线聊天、虚拟呈现和视频会议等领域至关重要。生成逼真的 3D 人脸模型和面部动画一直是计算机视觉和图形学领域的挑战。目前,市面上流行的工具多使用激光扫描仪或结构光,但这些扫描仪不仅昂贵,而且数据通常噪声较大,在对模型进行动画处理之前需要手动修饰和注册。随着廉价计算机和相机的普及,人们对直接从视频图像生成面部模型产生了浓厚兴趣。然而,现有的技术要么需要大量手动操作,要么计算成本高昂。

我们的目标是开发一个易于使用且经济高效的系统,该系统能在几分钟内,以最少的用户交互从视频中构建带纹理的 3D 动画面部模型。用户界面非常简单:
1. 用户在大约 5 秒内将头部从一侧转向另一侧,同时系统捕获视频序列。
2. 用户浏览视频,选择一个正面面部的帧。该帧及其相邻帧(称为两个基础图像)会弹出,用户在每个图像上标记 5 个特征点(眼角、鼻尖和嘴角)。用户还可以选择在正面视图图像的下巴下方标记 3 个点。

完成这些手动步骤后,程序会在不到一分钟的时间内生成一个与用户面部和结构相同的 3D 模型,并在屏幕上显示并“问候”用户。自动处理过程对用户是不可见的,它会匹配图像中的兴趣点,确定头部运动,在 3D 空间中重建面部,并从图像中构建逼真的纹理映射。该系统使用了许多先进的计算机视觉和图形技术,以及我们专门为面部建模开发的创新技术。

从被动视频图像进行面部建模的关键挑战在于,由于皮肤纹理的明显缺乏,难以在图像之间建立准确可靠的对应关系。此外,我们选择的系统设置还带来了面部外观变化的挑战。为了获取头部的多个视图,我们让用户转动头部,而不是移动相机或使用多个相机,这大大降低了成本,

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值