| 基于GANs无监督回归三维参数化人脸模型 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：aetmagazine | |
| 文档大小：606 K | |
| 标签： 三维人脸重建 生成对抗网络 无监督 | |
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| 文档介绍：针对神经网络回归训练过程中三维人脸数据稀缺的问题，提出了基于生成对抗网络(GANs)回归三维参数化人脸模型(3DMM)的无监督学习方式。首先利用GANs的对抗生成训练使生成器回归的3DMM参数符合真实感人脸形状的参数分布。随后将生成的三维人脸网格渲染成二维图片，利用身份编码器对输入人脸及渲染人脸分别提取身份特征向量，通过不断缩小向量之间的距离使得生成的三维人脸网格靠近输入人脸的身份特征。实验结果表明，该方法在重建结果顶点位置准确性上相对于现有的方法有明显的提升，且拥有较好的RMSE值，能够较好应用于三维人脸重建任务。 | |
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