Anh Tuan Tran, Tal Hassner, Iacopo Masi, Eran Paz, Yuval Nirkin...
TL;DR该研究提出了一种通过采用分层方法解决 3D 面部重建过程中的整体形状、中层细节和局部细节估计间的复杂关系，以应对不正面、非平面旋转和遮挡等极端条件，进而实现高质量面部重建。
Abstract
Existing single view, 3d face reconstruction methods can produce beautifully
detailed 3D results, but typically only for near frontal, unobstructed
viewpoints. We describe a system designed to provide detailed 3D
reconstructions of faces viewed under extreme conditions, out of plane
ro
本文提供一种基于学习的方法来从单个肖像图像中恢复人头的 3D 几何形状，并且使用参数化 3D 人脸模型来表示头部几何形状以及其他头部区域的深度图，同时使用双目立体匹配方法从具有野外人脸的图像中学习头发和耳朵的几何信息，最后，评估和对比结果表明该方法可以产生高保真的 3D 头部几何形态和头部姿态操作结果。