10、3D人脸可变形模型学习与图像去模糊技术

3D人脸可变形模型学习与图像去模糊技术

3D人脸可变形模型（3DMM）概述

自1999年首次亮相以来，3DMM已成为面部分析研究的基石，在诸多问题中都有应用。不过，它也存在一些缺点，比如需要3D扫描的训练数据、从受控的2D图像中学习，而且由于形状和纹理都采用线性基，其表示能力有限。这些缺点在将3DMM应用于无约束人脸拟合，或者为通用对象（如鞋子）学习3DMM时，可能会带来很大挑战。

非线性3DMM的替代学习方法

有一种替代的3DMM学习方法，无需收集3D人脸扫描数据，就可以从大量野外人脸图像中学习非线性3DMM。并且，模型拟合算法可以与3DMM以端到端的方式联合学习。以下是这种方法的关键要点：
- 最终编辑结果的获取 ：通过将修改后的图像与重建结果之间的残差添加到原始输入图像中，得到最终编辑结果。这与Shu等人的方法有关键区别，有助于提高结果质量。
- 实验方面 ：实验涵盖了所学习模型的多个方面，部分结果可能需要读者进行主观判断。需要注意的是，与线性3DMM不同，此学习过程未使用真正的3D扫描数据。
- 研究方向展望 ：从大规模野外2D图像中无监督或弱监督地学习3D模型是一个很有前景的研究方向，当前工作是朝着这个方向迈出的一步。

基于深度学习的人脸图像去模糊方法

图像去模糊是从模糊图像中恢复未知真实图像的过程，这是一个不适定问题，因此利用数据的额外属性来成功恢复去模糊图像中丢失的面部细节至关重要。文献中提出了诸如稀疏性、低秩、流形和补丁相似性等先验知识，以获得正则化解决方案。近年来，基于深度