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3d face shape
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CVPR
无需三维监督，从图像中学习回归三维脸部形状和表情
RingNet 利用自动检测的 2D 面部特征从单张图片中学习计算 3D 面部形状，通过采用 FLAME 模型表征面部并对同一身份的面部形状进行相似性比较来实现对表情的不变性，并在 “不太野外” 的数据库上进行了评估，结果表明该方法比使用
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5 years ago
CVPR
3D 人脸形状的解耦表示学习
本文介绍了一种设计三维人脸形状表征的新策略。通过将面部形状分解为身份部分和表情部分进行非线性编码和解码，利用属性分解框架对三维面孔网格进行表示，以更好地表示通常在彼此之间非线性变形的面孔形状。实验结果表明，我们的方法在分解身份和表情部分方面
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5 years ago
ICCV
Pix2face: 3D 人脸模型直接估算
这篇论文介绍了一种高效、全自动的方法，可以在自由 2D 图像中进行 3D 人脸形状和姿态估计，并使用基于改进的 U-Net 神经网络架构的单一传递联合估计稠密的 3D 关键点和面部几何，此外，还提出一种直接估计 3D 可塑模型（3DMM）参
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7 years ago
2D 几何信息对 3D 人脸形状到底有什么作用？
本文研究面部图像的 3D 还原问题，探讨了其中包含的几何信息的模糊性，引入了弹性模式的概念以及利用新算法解决在正射和透视投影下对 2D 标记或轮廓拟合 3D 模型的问题，并展示了即使在最先进的基于 CNN 的方法中，面部图像几何信息的还原也
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7 years ago
使用单个 CNN 进行姿态不变人脸对齐
本文提出了一种新的 CNN 层，称为可视化层，能够与不同损失函数联合优化，减小了训练时间并提高了面部对齐的准确性。
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7 years ago
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