pose variation | BriefGPT - AI 论文速递

关键词pose variation

搜索结果 - 12

动物头像：从日常视频重建可动画的 3D 动物
我们提出了一种从单目视频中构建可动画的狗头像的方法，通过解决动物的姿态变化和外观问题，提高了基于模板的形状拟合的质量。我们的方法在 CoP3D 和 APTv2 数据集上展示了优异的结果。
PDF3 months ago
一种基于多尺度特征融合的轻量级注意力深度网络用于多视角面部表情识别
通过引入轻量级的关注网络，以及多尺度特征融合，本研究的主要目标是克服在实际应用中计算复杂性和多视角头部姿势方面所面临的挑战，该方法在参数数量和对姿势变化的鲁棒性方面达到了业界先进方法的水平。
PDF3 months ago
ECCV从单目视频中神经捕捉可动画 3D 人体
本文提出了一种基于动态神经辐射场和网格参数化三维人体模型的新方法，通过映射表征人体在不同姿势和角度的变化特征，实现了高质量渲染。
PDF2 years ago
MMATRW：野外东北虎重新识别基准
本论文提出了 Amur Tiger Re-identification in the Wild 数据集，其中包括具有不同姿势和照明条件的 92 只东北虎的视频剪辑，用于进行深度学习中的识别研究，通过提出精确的姿势建模方法，相比现有的方法有显
PDF5 years ago
AAAISTA: 大规模视频人员再识别的时空注意力
本文中，我们提出了一种新的空间 - 时间注意力（STA）方法，用于解决视频中的大规模人员重新识别任务，该方法通过在时空维度上充分利用那些具有区分性的目标人物部分来生成鲁棒的剪辑级特征表示，使用该方法可以很好地解决基于视频的人员重新识别的挑战
PDF6 years ago
FD-GAN: 姿态引导特征蒸馏 GAN 用于强韧的人员再识别
本文介绍了一种基于 Feature Distilling GAN 的人物重识别方法，可以学习不受姿态影响的身份相关特征，而不需要额外的姿态信息和计算成本。此方法在三个人物重识别数据集上达到了最好的性能，证明了 FD-GAN 的有效性和稳健性
PDF6 years ago
ECCV通过体积回归从单张图片重建三维人体
本文提出使用卷积神经网络进行端到端直接重建人类三维几何通过体积回归，无需拟合形状模型，能够从多种输入类型训练并处理姿态变化和细节重建。
PDF6 years ago
UV-GAN: 针对位姿不变人脸识别的对抗性人脸 UV 图像补全
该论文提出了一种使用深度卷积神经网络训练面部 UV 图完成模型的框架，从而实现更好的面孔识别表现。该方法通过附加完成的 UV 图到安装的网格并生成任意姿态的实例，增加了姿态变化以训练深度面部识别 / 验证模型，并在测试期间最小化姿态差异，证
PDF7 years ago
CVPR姿态感知的人员识别
本研究提出多个模型联合训练并在测试中使用姿势感知权重的方法解决全身人物识别中的姿态变化问题。同时，使用网络对多个身体区域进行联合优化，为解决不同场景下的人物识别问题提出了新的基准测试，并证明了该方法在 PIPA 数据集中取得的高准确率。
PDF7 years ago
ICCV基于重建的位姿不变人脸识别解耦
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。
PDF7 years ago
使用不变专家混合的鲁棒人脸对齐
该研究提出了一种级联的面部对齐算法，其中每个级别都由回归专家的混合组成，该系统不受预定义类别的变换的影响，并且可在鉴别对准框架中包含形变约束，从而使该算法更加稳健。
PDF9 years ago
ICCV基于深度学习的面部部位响应到人脸检测的转换
本文提出了一种新颖的深度卷积网络，通过对面部部位响应的空间结构和排列进行评分机制，从新的角度寻找面部，并考虑到挑战性情况下的面部检测，如严重遮挡和不受约束的姿势变化，以实现在 FDDB，PASCAL Face 和 AFW 数据集上出色的表现
PDF9 years ago