3D Face Reconstruction

最新推荐文章于 2024-08-10 08:03:24 发布
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文章标签： 人工智能 php
本文介绍了一种通过直接体积CNN回归从单张图像进行大型3D人脸重建的方法，并提供了相关资源链接，展示了从原始图像到不同3D视角的转换效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于RGB-D图像的3D人脸重建
qq_28792221的博客
05-16 6129
说明：本文来自于【知网】《基于RGB_D图像的3D人脸重建》_吴兴龙 整体步骤： 获得深度图像和彩色图像（使用kinect设备）–>深度图像预处理–>人脸检测–>人脸区域分割–>人脸区域追踪–>提取3D人脸点云数据—>点云配准以及数据整合–>人脸3D模型生成 整体目的： 目的是利用多帧数据重建完整的3D人脸模型。 每个步骤的详细介绍： 一、预处理 采用双边滤波对图像进行预处
论文笔记：Automated 3D Face Reconstruction from Multiple Images using Quality Measures(CVPR2016)
thebestone1022的博客
11-19 527
文章目录选择动机解决什么问题方法重建质量评估图像距离Mahalanobis DistanceEuclidean DistanceNormal Distance结果总结 选择动机 这篇论文在众多顶会参考文献中均有出现的，作者中也有一个非常眼熟的大佬。当初选择这篇文章，一是想看一下他是如何解决 multi-image 人脸三维重建问题的，二是想探索一下其中的损失函数设计。 解决什么问题 从二维图像中重建三维人脸，会因为姿势、光线、遮挡、表情等情况带来一定的难度。这篇论文的出发点是：从一个人的多张人脸图像中重建.
Deep3DFaceReconstruction-Pytorch:弱监督学习的精确3D人脸重建
05-17
弱监督学习的精确3D人脸重建：从单个图像到图像集 回购协议Pytorch版本。 此存储库仅包含重建部分，因此您可以使用库来训练网络。 而预训练模式也从这个。 特征 神经网络 我使用mtcnn裁剪原始图像并检测5个地标。 的大多数代码来自 。 pytorc3d 在此，我使用渲染重建的图像。 估计内在参数 在原点回购（ ），则渲染的图像是不一样的，因为输入图像preprocess 。 因此，我添加了estimate_intrinsic以获取内部参数。 例子： 这里有些例子： 原始图片 裁剪图像 渲染图像 文件架构 ├─BFM same as Deep3DFaceReconstruction ├─dataset storing the corpped images │ └─Vladimir_Putin ├─examples
Deep3DFaceReconstruction:弱监督学习的精确3D人脸重建
05-07
弱监督学习的精确3D人脸重建：从单个图像到图像集 这是以下论文的tensorflow实现： 邓Y，杨J.徐S.徐D.陈Y贾和X.童，，IEEE计算机视觉和模式识别研讨会（ CVPRW），《关于面Kong和手势的分析和建模》（AMFG），2019年。（最佳论文奖！ ） 该方法对基于CNN的3D人脸重建实施了混合级别的弱监督训练。 姿势和咬合快速，准确且鲁棒。 它可以在FaceWarehouse，MICC Florence和BU-3DFE等多个数据集上实现最先进的性能。 培训代码现已发布！ 特征 ●准确的形状 该方法以高精度重建脸部。 在多个基准上的定量评估（以mm为单位的形状误差）显示了其最新的性能： 方法 FaceWareHouse 佛罗伦斯 BU3DFE 2.19±0.54 -- -- 1.84±0.38 -- -- -- 1.77±0.53 --
人脸对齐（十八）--Joint Face Alignment and 3D Face Reconstruction
工作笔记
08-21 8041
Joint Face Alignment and 3D Face Reconstruction(2016)  本文主要提出了一种新的方法来解决任意姿态和表情的2D人脸图片的特征点定位和3D人脸重构。该方法采用两个级联回归，一个回归用来更新2D特征点，另一个回归用来更新重构的姿态-表情3D人脸形状。3D与2D人脸形状之间是通过3D-2D的映射矩阵相关联起来的。在每一次迭代中，首先通过一个特征点回归...
Joint 3D Face Reconstruction and Dense.pdf
09-02
这是关于Joint 3D Face Reconstruction and Dense的相关论文
Adaptive 3D Face Reconstruction from Unconstrained Photo Collections
04-07
这种方法通过拟合三维可变形模型（3D Morphable Model）以形成个性化的模板，并且开发了一种新颖的光度立体方法（photometric stereo formulation），采用了一种粗到细的方案。 光度立体技术是一种根据多个不同照明...
3D-face-reconstruction:使用直接体积CNN回归从单个图像进行3D人脸重建
05-10
在3D-face-reconstruction-master这个压缩包中，包含了整个项目的源代码、预训练模型、数据处理脚本等资源。用户可以通过阅读和运行这些代码，理解并实践直接体积CNN回归在3D人脸重建中的应用。其中，源代码可能包括...
Automatic 3D Face Reconstruction based on Single 2D Image
09-22
### 自动三维人脸重建基于单二维图像 #### 摘要与引言 本文探讨了自动三维人脸重建技术，该技术旨在从一张二维图像中重建出三维人脸模型。相较于传统的三维人脸重建方法需要多张不同角度的二维图像，本研究提出的...
2019-3D面部重建-Joint 3D Face Reconstruction and Dense Face Alignmen
08-03
【标题】：2019年3D面部重建与密集面部对齐联合技术 【描述】：该技术针对3D重建，使用头灯渲染重建形状，以获得最佳效果 【部分内容】：本文介绍了一种结合2D辅助自我监督学习的联合3D面部重建和密集面部对齐方法...
3d-face-reconstruction:从 code.google.comp3d-face-reconstruction 自动导出
06-12
3d人脸重建 从 code.google.com/p/3d-face-reconstruction 自动导出 我从导出它，因为我无法向前下载。
Face3Dv3:从单个图像进行3D人脸重建（第3版）
05-15
Face3Dv3 从单个图像进行3D人脸重建（第3版） 此Android应用程序是3D变形模型的实现，该模型由Volker Blanz和Thomas Vetter在“ 3D人脸合成的变形模型”（SIGGRAPH 99）和“基于拟合3D变形模型的面部识别”（IEEE交易PAMI 2003）。
Deep3DFaceReconstruction让一张人脸照片变成三维的真人脸
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二分掌柜的
12-10 1万+
AI模型让一张人脸照片变成三维的真人脸 flyfish 曾经是需要这样的，头上戴设备的，现在用AI可以省点麻烦。 实例1 论文Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set TensorFlow版本源码 PyTorch版本源码 推荐点击这里下载源码和模型，原网址不带模型的，本文已经提供好了源码和模型的下载地址，这里是PyTorch版本. 链接：https://p
Deep3DFaceReconstruction 项目教程
最新发布
gitblog_01054的博客
08-10 429
Deep3DFaceReconstruction 项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 Deep3DFaceReconstruction 项目的目录结构如下： Deep3DFaceReconstruction/ ├── data/ ├── models/ ├── utils/ ├── README.md ├── requirements.txt ├── train.py ├── inference...
探索深度学习的魅力：Microsoft's Deep3DFaceReconstruction 项目解析
gitblog_00076的博客
04-25 548
探索深度学习的魅力：Microsoft's Deep3DFaceReconstruction 项目解析 Deep3DFaceReconstructionAccurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set (CVPRW 2019)项目地址:https://gi...
Deep3DFaceReconstruction踩坑实录
lyyiangang的博客
04-22 4509
在跑3d人脸ｄｅｍｏ Deep3DFaceReconstruction时遇到一些问题，拿个小本本记录下来． 项目介绍 这个项目实现了通过单张图片推理3d人脸参数的功能，对应的论文为：Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set. 代码基于tensorflow编写． 环境介绍 Ubuntu18, 显卡1050ti，cuda配置： NVIDIA-SMI 450.10
3D人脸重建：Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with position Map Regression Network
yfy1127yfy的博客
10-31 784
2019/10/31,想起来之前看的没做笔记，重新总结下吧。 论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Yao_Feng_Joint_3D_Face_ECCV_2018_paper.pdf github地址：https://github.com/YadiraF/PRNet 摘要 本文提出一种直接的方法，来实现3D人...
3D【9】人脸重建:Joint3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression
DCD_LIN的博客
03-22 5995
该论文同时预测人脸特征点和3D mesh的顶点坐标x，y，z。人脸特征点没什么好说的，现在已经有很多成功的案例了。主要关注该论文是如何预测顶点坐标的。其实大概想想，就能够大致确定直接预测顶点坐标是有不少困难的。首先是，你不能把所有的顶点拉成一个向量，用全连接层预测；要用卷积层作为输出的话，mesh又不能直接表示成一个固定大小的张量（这正好是用cnn来预测所需要解决的问题，比如将mesh立方体化）。...
linux配置Deep3DFaceReconstruction踩坑记录
weixin_46237217的博客
03-09 414
一、切换到python3.5环境。 Anaconda不同版本python环境的安装及切换_会飞的鱼的博客-优快云博客_anaconda python版本切换二、tensorflow启动 source ./tensorflow/bin/activate 三、tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: 解决办法 四、作者没提到但是要装的插件 1、tensorflow-graphics 没有安装的话无法使用mesh_renderer
Accurate 3D Face Reconstruction from a Single Image: A Holistic Approach主要内容
07-15
《Accurate 3D Face Reconstruction from a Single Image: A Holistic Approach》这篇论文的主要内容是介绍了一种基于单个图像的准确三维人脸重建方法，其采用了一种全面的方法来捕捉人脸的几何形状和纹理信息。 论文的作者 Aaron S. Jackson, Adrian Bulat, Vasileios Argyriou, Georgios Tzimiropoulos 提出了一个由两个主要组件组成的框架：3DMM（3D Morphable Model）回归器和姿态估计器。 首先，他们使用3DMM回归器来估计人脸的形状参数和纹理参数。这个回归器通过将人脸图像映射到3DMM参数空间，利用深度卷积神经网络（CNN）来预测人脸的三维形状和纹理参数。 然后，他们提出了一种姿态估计器来估计人脸的姿态参数。这个姿态估计器使用CNN来预测人脸的旋转和平移参数，以校正人脸的姿态。 最后，通过将形状参数、纹理参数和姿态参数结合起来，他们可以生成准确的三维人脸重建结果。 该方法在多个数据集上进行了实验评估，结果表明，与其他基准方法相比，该方法能够产生更准确和逼真的三维人脸重建结果。此外，该方法还具有一定的鲁棒性，对于具有不同姿态和光照条件的人脸图像也能取得良好的效果。 总的来说，《Accurate 3D Face Reconstruction from a Single Image: A Holistic Approach》这篇论文提出了一种综合性的方法，通过结合形状参数、纹理参数和姿态参数，实现了准确的三维人脸重建。这个方法在单个图像上能够生成高质量的三维人脸模型，对于人脸分析、虚拟现实等应用具有重要意义。
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