基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构

现有人脸纹理重建方法对于人脸的皱纹、胡须、瞳孔颜色等重建效果往往不够细致.为了解决此问题,文中提出基于人脸标准化的纹理和光照保持3D人脸重构.首先对 2D 人脸图像标准化,使用光照信息和对称纹理重构人脸自遮挡区域的纹理.然后依据 2D-3D点对应关系从标准化的 2D 人脸图像获取相应的3D人脸纹理,结合人脸形状重构和纹理信息,得到最终的 3D人脸重构结果.实验表明文中方法有效保留原始2D图像的纹理和光照信息,重构的人脸更自然,具有更丰富的人脸细节.

基于深度卷积网络的3D人脸重构算法

基于单张人脸图片的3D人脸模型重构,无论是在计算机图形领域还是可见光成像领域都是一个极具挑战性的研究方向,对于人脸识别、人脸成像、人脸动画等实际应用更是具有重要意义。针对目前算法复杂度较高、运算量较大且存在局部最优解和初始化不良等问题,本文提出了一种基于深度卷积神经网络的单张图片向3D人脸自动重构算法。该算法首先基于3D转换模型来提取2D人脸图像的密集信息,然后构建深度卷积神经网络架构、设计总体损失函数,直接学习2D人脸图像从像素到3D坐标的映射,从而实现了3D人脸模型的自动构建。算法对比与仿真实验表明,该算法在3D人脸重建上的归一化平均误差更低,且仅需一张2D人脸图像便可自动重构生成3D人脸模型。所生成的3D人脸模型鲁棒性好,重构准确,完整保留表情细节,并且对不同姿态的人脸也具有较好的重建效果,能够在三维空间中无死角自由呈现,将满足更多实际应用需求。