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论文笔记：3DMM(ACM1999)

thebestone1022的博客

08-07

3087

论文：《A Morphable Model for the Synthesis of 3D Faces》文章目录选择动机选择动机做什么？——基于单张人脸图像进行人脸的三维重建这篇论文的目标：modeling textured 3D faces 带纹理的三维人脸建模

论文笔记：Regressing Robust and Discriminative 3DMM With a Very Deep Neural Network(CVPR2017)

thebestone1022的博客

11-19

469

文章网站：website 文章目录选择动机解决什么问题方法训练集生成方法选择动机其实这篇是在参考文献里扒拉出来的，但是让我最高兴的点是，这里面的方法和我自己实验是很相近的，从另一个方面证明自己的实验可行。解决什么问题首先，考虑这样一个问题：我们一般认为同一个目标人脸的重建结果应当一致。但是，基于目标人脸的多张不同场景下不同姿势的照片，重建出来的人脸彼此不一致，即具有不稳定性。作者选择使用深度神经网络基于单张人脸图像，对3DMM中的形状和纹理系数进行回归的方式进行重建，同时解决了训练数据匮乏的问题.

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【技术综述】基于3DMM的三维人脸重建技术总结

hacker_long的专栏

07-20

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基于图像的人脸三维重建在人脸分析与娱乐领域里有巨大的应用场景，同时它也可以用于提升人脸关键点检测，人脸识别，人脸编辑等很多任务。本文重点介绍其中基于3DMM模型的核心技术及其研究进展。作...

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利用人脸3DMM重构信息检测深度伪脸视频论文阅读笔记

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本文思路：带度量学习目标函数的卷积神经网络，在训练阶段从参考视频中逐段学习人脸外貌和行为特征，构造各人物的人脸外貌特征和行为特征参考集；在检测阶段通过逐段对比待测视频相应的特征是否存在于上述两个参考集中且人脸外貌特征和行为特征是否匹配来鉴定真伪。把源人脸换到目标人脸上，不改变目标人脸的面部动作和表情，所以就会出现面部行为与外貌特征不一致故检测时可检测外貌特征和行为特征是否一致。训练时，构造人脸外貌特征和行为特征参考集，检测时，特征是否存在参考集中，两个特征要匹配。

3DMM拟合重建人脸（matlab实现全，可直接运行）

07-15

在3DMM方法发展的二十年来，各位学者对其进行了数据扩展和深入研究，又由于神经网络广泛使用，使得3DMM参数优化得到简化，基于3DMM方法的三维重建文章层出不穷。但此类方法基于一组人脸形状和纹理的统计模型来表示...

DMM自动断电开关设计

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DMM自动断电开关设计是一种智能电源管理方案，旨在为数字万用表（Digital Multimeter，简称DMM）提供一种节能且用户友好的功能。这种开关设计的核心是利用电子元器件构建一个简单的定时器电路，当DMM不使用时，能够...

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模块化DMM（数字万用表）是测试测量领域中的一项重要技术进步。与传统台式仪器相比，模块化DMM不仅能够提供与高精度台式仪器相媲美的测量质量，还具备更高的灵活性和尺寸优势，能够更方便地集成到现代测试系统中。...

Neural3DMM与螺旋卷积

weixin_43625187的博客

09-24

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《Neural 3D Morphable Models: Spiral Convolutional Networks for 3D Shape Representation Learning and Generation》在这篇文章中，扩展了《A simple approach to intrinsic correspondence learning on unstructured 3d mes...

关于3DMM的思考

landing_guy_的博客

12-08

3304

是对论文A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces的一些理解与思考

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08-08

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3dmm_cnn:具有非常深的神经网络的鲁棒性和判别性3D可变形模型回归

04-23

使用从单个图像进行3D人脸建模的Python代码新功能：请参阅我们的后续项目，以进行。此页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算3D面部形状和纹理。对于给定的输入图像，它将生成面部形状和纹理的标准层文件。它伴随我们的论文[1]中描述的深层网络。在此版本中，我们还包括了地标构成的姿势和表情拟合的演示代码。此版本是正在进行的人脸识别和建模项目的一部分。请，请参阅以获取更新和更多数据。特征直接从图像强度用于3D形状和纹理估计的端到端代码在不受限制的条件下设计和测试人脸图像，包括具有挑战性的LFW，YTF和IJB-A基准首次显示使用我们的网络提取的3D面部形状和纹理参数具有描述性和鲁棒性，并通过这些基准上的3DMM表示提供了近乎最新的面部识别性能没有昂贵的迭代优化，内部循环即可回归形状。因此，3DMM安装非常快使用回归的3D人脸模型，根据检

论文翻译：《3D3M: 3D Modulated Morphable Model forMonocular Face Reconstruction》

Lacker_的博客

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单目人脸重建的三维调制形变模型

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3DMM反射光线3D表达

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最近重温3DMM中的公式，推导反射光线的公式，过程如下：根据反射定律，反射角与入射角相等，设为θ\thetaθ。将入射光线记为III，反射光线记为RRR，平面法向量为NNN，如下图所示。引入两个变量A和B 其中，B=−cos(θ)∗NB = -cos(\theta)*NB=−cos(θ)∗N, 由向量关系可得： I=A+BR=A−B\begin{aligned} I &= A + B...

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3DMM（3D Morphable Model）原理和实现

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05-17

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3DMM的基本原理是将人脸表示为参数化的模型，包括形状参数和纹理参数。形状参数描述了人脸的几何结构，如位置、大小和形状，而纹理参数描述了人脸的外观特征，如皮肤颜色和纹理。通过调整这些参数的值，可以生成不同形状和纹理的人脸模型。首先，3DMM使用大量的训练数据来建立一个平均的人脸形状模型。该模型包含了人脸的平均形状和形状变化的主要模式。形状参数的估计：（一个平均的人脸形状转换为符合特定个体的形状)特征点检测：从给定的脸部照片中，使用人脸关键点检测算法来提取关键点的位置信息，例如眼睛、嘴巴、鼻子等。

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