3D【5】人脸重建:Learning the Multilinear Structure of Visual Data阅读笔记

最新推荐文章于 2024-10-30 22:12:18 发布

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分类专栏： 3d 深度学习

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本文介绍了使用张量分解技术来表征3D人脸的论文，通过克罗内克积表示不同因素（如光照、表情）的影响。论文采用迭代最小二乘法优化损失函数学习B和A(m)参数。对于3D人脸重建，作者讨论了CNN预测3DMM系数和立方体化的两种方法，并提出可能采用类似论文思想的预测方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

该论文主要内容是使用张量分解来表征一个3D人脸，如下公式：
这里写图片描述

其中 $B_{(1)}$ 是通过大量数据学习出来的，而 $A^{(m)}$ 则是重构出

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