ICCVMar, 2017

我们离解决 2D 和 3D 面部对齐问题还有多远？(一个包含 230,000 个 3D 面部标记的数据集)

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TL;DR本文研究了非常深层神经网络在现有的 2D 和 3D 人脸对齐数据集中实现饱和性能的距离。通过构建一个强大的基线，创建引导 2D 标记的网络并创建最大的和最具挑战性的 3D 人脸标记数据集 LS3D-W，训练和评估神经网络，并探究大小等因素的影响，该研究证明 2D 和 3D 人脸对齐网络均实现了接近饱和性能的显著高精度水平。
neural network2d and 3d face alignmentfacial landmark datasetls3d-wperformance
发现论文，激发创造
  • 密集人脸对齐

    本文提出一种利用 CNN 进行 3D 面部形状估计的方法，实现了对于姿态变化较大的大角度面部图像的高精度、稠密三维对齐。

    Sep, 2017

  • 跨大姿态的人脸对齐：一种三维解决方案

    提出了一种新的 3D 密集面部对齐框架 (3DDFA)，通过卷积神经网络 (CNN) 将密集的 3D 面部模型拟合到图像中，解决了面部对齐中的圆形视图问题，面部外观变化剧烈问题和面部关键点标记困难问题，并通过在 profile 视图下合成大规模训练样本来解决关键点标记困难问题，并在具有挑战性的 AFLW 数据库上实验，证明我们的方法明显优于现有最先进方法。

    Nov, 2015

  • 全姿态范围下的人脸对齐：三维全方位解决方案

    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。

    Apr, 2018

  • 利用数百万 3D 扫描进行大规模 3D 人脸识别的学习

    提出使用大量的 3D 面部扫描数据和深度学习模型的方法来解决开放世界人脸识别问题，并取得了比现有技术超过 10％的精度提升。

    Nov, 2017

  • 野外多视图人脸对齐

    本文提出了一种联合多视角卷积网络，用于处理野外环境下面部姿态的大幅度变化，并优雅地桥接面部检测和面部标记定位任务，该方法对于半正面和侧面脸可检测和对齐大量关键点，并在多个数据集上证明了对于面部追踪和面部检测的显著改进。

    Aug, 2017

  • 姿态不变的 3D 人脸对齐

    本文提出一种新的面部对齐算法，利用 3D 可变形模型和级联耦合回归器，估计带有任意姿态的人脸图像的 2D 和 3D 地标及其 2D 可视性。实验结果表明，该算法在所有姿态人脸图像上的表现优于现有方法。

    Jun, 2015

  • 超越实时的面部对齐：基于 3D 空间变换网络的非约束姿态方法

    通过使用三维空间变形网络（3DSTN）模型相机投影矩阵和三维模型的形变参数，我们提出了一种新颖的方法同时提取面部的三维形状和语义一致的二维对齐，可以在比实时更快的速度下通过网络一次传递实现。我们的模型在 AFLW 和 AFLW2000-3D 数据集上进行评估，证明了我们的方法在三维对齐方面取得了最先进的性能。

    Jul, 2017

  • 使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐

    该论文提出了一个采用深度级联多任务框架的人脸检测和对齐方法，利用深度学习及在线难样本挖掘等技术，在 FDDB、WIDER FACE 和 AFLW 等基准测试中取得了优于同类算法的高准确度和实时性能。

    Apr, 2016

  • 深度对齐网络：用于鲁棒性人脸对齐的卷积神经网络

    本文提出了一种基于深度神经网络结构的鲁棒人脸对齐方法 Deep Alignment Network (DAN)，DAN 采用全脸图像进行人脸对齐而非局部补丁，并通过在算法的每个阶段利用地标热图来提供之前阶段的视觉信息，从而使 DAN 处理具有大头姿态变化和困难初始化的面孔图像。我们在两个公开数据集上进行了广泛评估，结果表明 DAN 将失败率的最新技术水平降低了高达 70%。

    Jun, 2017

  • 人脸联合对齐及三维面部重建在人脸识别中的应用

    提出了一种新的联合人脸对齐和三维人脸重建方法，该方法可以自动生成姿态和表情归一化的三维人脸，并能恢复可见和不可见的二维人脸关键点，从而可以改善跨姿态和表情的人脸识别准确性。实验结果表明，该方法在人脸对齐和三维人脸重建方面均达到了最先进的精度。

    Aug, 2017