face alignment, which is the task of finding the locations of a set of facial
landmark points in an image of a face, is useful in widespread application
areas. face alignment is particularly challenging when ther
本文提出了一种新的面部对齐框架,称为 3D Dense Face Alignment (3DDFA),其中使用级联卷积神经网络将密集 3D 可变形模型(3DMM)配合到图像中。本文还利用 3D 信息合成正面视图和侧面视图的面部图像以提供丰富的样本进行训练。在具有挑战性的 AFLW 数据库上的实验表明,所提出的方法比现有技术取得了显着的进步。