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多视图三维人脸重建方法研究
被引量:
1
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作者
林丽皇
陈俊
《电视技术》
2022年第7期203-207,共5页
人脸信息包含每个人的外貌、表情信息。对人脸进行三维重建,重建后的人脸信息能够广泛地应用于人脸识别门禁系统、人脸动画角色以及医美整形等行业,具有重要的研究价值。目前,三维人脸重建存在一些遮挡和大姿态等问题,其中大部分人脸重...
人脸信息包含每个人的外貌、表情信息。对人脸进行三维重建,重建后的人脸信息能够广泛地应用于人脸识别门禁系统、人脸动画角色以及医美整形等行业,具有重要的研究价值。目前,三维人脸重建存在一些遮挡和大姿态等问题,其中大部分人脸重建方法是从单张图片入手,模型效果较差,而多张图片的信息综合利用更有助于人脸信息的重建。为此,本文围绕基于传统方法的多视图人脸重建和基于深度学习方法的多视图人脸重建展开详细阐述,并对多视图人脸重建领域进行总结与展望。
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关键词
多视图
三维人脸重建
深度学习
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职称材料
题名
多视图三维人脸重建方法研究
被引量:
1
1
作者
林丽皇
陈俊
机构
福州大学先进制造学院
福州大学物理与信息工程学院
出处
《电视技术》
2022年第7期203-207,共5页
文摘
人脸信息包含每个人的外貌、表情信息。对人脸进行三维重建,重建后的人脸信息能够广泛地应用于人脸识别门禁系统、人脸动画角色以及医美整形等行业,具有重要的研究价值。目前,三维人脸重建存在一些遮挡和大姿态等问题,其中大部分人脸重建方法是从单张图片入手,模型效果较差,而多张图片的信息综合利用更有助于人脸信息的重建。为此,本文围绕基于传统方法的多视图人脸重建和基于深度学习方法的多视图人脸重建展开详细阐述,并对多视图人脸重建领域进行总结与展望。
关键词
多视图
三维人脸重建
深度学习
Keywords
multi-view
3D face reconstruction
deep learning
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
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1
多视图三维人脸重建方法研究
林丽皇
陈俊
《电视技术》
2022
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