Viewing Real-World Faces in 3D

Viewing Real-World Faces in 3D

Tal Hassner
The Open University of Israel, Israel

hassner@openu.ac.il

用一个reference face来变形为一组图像序列的外形,能产生这组序列的3Dshape

Pose adjustment

USF Human ID 3-D Database中随机选择一个人脸作为reference model,并采用【33】得方法来检测68个关键点,

1.用Viola-Jones detector 来对序列图像进行人脸检测

2.将检测到的人脸扩大2.2倍,在crop,sacle到225*225

3.用【33】在2上面检测68个关键点

4.将2d图像上检测到的关键点与3dmodel上的点对应起来

5.用【8】求解代表转换的一些本质变换,得到三个参数:camera matrix3D rotation matrixand 3D translation vector

6.relate 3D reference points with the query photo’s viewpoint by
7.These camera parameters allow us to re-render the reference model, along with its depth, in a query-adjusted pose 。


Following the pose adjustment step, the reference photo and depth, IR and DR, are in approximately the same pose as the query

Depth optimization









内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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