该研究提出了一个统一的分辨率不变模型（RIM）来解决低分辨率人脸识别问题，其中包含面部幻觉子网络（FHN）和异构识别子网络（HRN）。FHN 是一个三路生成对抗网络（GAN），使用无监督跨域对抗训练策略将非常低的分辨率查询图像超分辨率到比其 8 倍大的图像，HRN 是一个泛用的卷积神经网络（CNN），用于具有提取判别性特征表示的残差知识蒸馏策略的异构人脸识别。

May, 2019

本文提出了一种基于 UHRNet 的单形态法高度提取方法，通过设计复合损失函数并进行多项实验验证，证明该方法能够有效提高从单个光栅图案中进行三维重建的准确性。

Apr, 2023

本研究介绍了一种利用概率形状先验的坐标神经表示方法，结合隐式可微渲染，通过两阶段优化过程，成功实现了多视角三维重建中几乎与 3D 可塑性模型方法、视角较多时的非参数方法相当的高保真度的少视角全三维头部重建。

Jul, 2021

从任意单眼视频中重建高保真 3D 头部模型的方法。设计了一个带有两个动态变形场的动态隐式神经网络，通过学习的有符号距离场在规范空间中建模头部几何形状，以提高重建精度和鲁棒性。与先进方法的大量消融研究和比较显示出我们提出的方法的有效性和鲁棒性。

Dec, 2023

本文提出了一种基于 end-to-end learning 的学习框架，可用于从单个图像中详细地三维重建人脸，不需要传统方法计算的替代地面真值 3D 模型的监督，而是利用输入图像本身作为监督。

Oct, 2019

High-Resolution Network (HRNet) is a new computer vision framework that maintains high-resolution representations through the whole process, resulting in semantically richer and spatially more precise representations, which outperforms existing state-of-the-art frameworks in human pose estimation, semantic segmentation, and object detection.

Aug, 2019

本文提出了一种利用图卷积网络从单视角图像中重建具有高保真度贴图的三维人脸形状的方法，并相对于其他的现有方法具有更好的定量和定性效果。

Mar, 2020

本文探讨了一种基于深度神经网络的人脸识别方法，针对面部不同位置的姿态变化，在训练数据相对不足的情况下，通过生成非正面视图，提高了数据多样性，并利用特征重建度量学习来显式地分离身份和姿态，实现了不变性和识别准确性。

Feb, 2017

本文提出了一种神经网络来估算单张 RGB 图像中前景人物的详细深度图，其中分离深度图为平滑基础模型和残差细节模型设计出两个分支的网络来回归它们，并利用一种新的网络层将粗深度图和表面法线融合以进一步提高最终结果。

Oct, 2019

利用深度卷积神经网络提取中层特征，从高分辨率人脸数据库中拟合特征的凸组合，从而生成 photorealistic texture map，以实现从低分辨率输入图像中合成高逼真度的 3D 人脸渲染模型，并进行了广泛的验证。

Dec, 2016