本文调查了 3D 人脸重建算法在法证应用中的潜在作用，强调了它与生物识别的关系，并分析了目前的障碍。

Feb, 2023

本文提出了一种称为边值增长算法的方法，通过光度立体约束从互联网上下载的名人照片中逐渐构建头部模型，以实现三维人脸重建，同时避免面部外胚层区域构建错误而导致的现有技术偏差。

Sep, 2018

3D 面部重建算法在图像和视频中的应用广泛，但在法医应用中，其作为证据的作用仍不明确。本文调查了 3D 面部重建在法医学中的应用约束、潜力和限制，并提出了可能取代或补充现有数据集的替代方案。

Sep, 2023

本文综述了过去十年中提出的三维人脸重建方法，重点关注了那些只使用在不受控制条件下捕获的二维图片的方法。分类基于用于添加先验知识的技术，考虑了统计模型拟合、光度计和深度学习这三种主要策略，并分别审查了每种策略。我们发现，深度学习策略正在迅速增长，取代了广泛的统计模型拟合策略。相比之下，光度学方法的数量较少，因为需要强烈的基本假设来限制质量。此外，本文还确定了当前的挑战，并提出了未来研究的方向。

Nov, 2020

本论文介绍了一种基于卷积神经网络和生成随机几乎逼真的面部图像的方法，可以通过单张照片快速、稳健地重建面部的三维几何结构，即使在极端表情和各种光照条件下也可以成功恢复面部形状。

Sep, 2016

本研究提出了一种新的方法，使用粗到细的优化策略，从不受限制的 2D 图像中重建 3D 人脸，包括利用基于示例的双线性人脸模型生成光滑的粗糙 3D 人脸，使用局部修正变形场对其进行精细化处理和使用形状 - 从 - 阴影方法恢复细节，实现了真实世界模型和公共可用数据集的精度和细节恢复方面的领先水平。

Feb, 2017

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。

Apr, 2020

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。

Dec, 2017

本研究提出了一种基于深度学习的素描系统用于 3D 人脸和漫画建模，它具有省力且自由的手绘界面，并支持基于手势的用户交互。

Jun, 2017

提出了 Portrait3D 框架，通过将肖像图像的身份信息整合到几何初始化、几何塑造和纹理生成阶段中，实现了从单幅肖像图像生成高质量 3D 头像的方法。

Jun, 2024