Marco Stricker, Olivier Augereau, Koichi Kise, Motoi Iwata
TL;DR本文提出一种基于 Deep Alignment Network 深度学习方法的漫画面部标记检测新模型，成功地在 80％以上的情况下检测到了面部特征点。
Abstract
The topic of facial landmark detection has been widely covered for pictures
of human faces, but it is still a challenge for drawings. Indeed, the
proportions and symmetry of standard human faces are not always us
本文提出了一种基于 3D 方法的自动化人物卡通画脸部特征检测与重建技术，首先通过建立一个由 2D 卡通图像及其相应的 3D 形状样式构成的数据集，建立了基于顶点的形变空间的参数化模型，然后通过神经网络来回归所需的 3D 脸部形状和方向，并通过消融实验和与最先进的方法进行比较，证明了该算法设计的有效性。