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基于GANs無(wú)監(jiān)督回歸三維參數(shù)化人臉模型
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：606 K
標(biāo)簽：三維人臉重建生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 無(wú)監(jiān)督
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文檔介紹：針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸訓(xùn)練過(guò)程中三維人臉數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題，提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)回歸三維參數(shù)化人臉模型(3DMM)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式。首先利用GANs的對(duì)抗生成訓(xùn)練使生成器回歸的3DMM參數(shù)符合真實(shí)感人臉形狀的參數(shù)分布。隨后將生成的三維人臉網(wǎng)格渲染成二維圖片，利用身份編碼器對(duì)輸入人臉及渲染人臉?lè)謩e提取身份特征向量，通過(guò)不斷縮小向量之間的距離使得生成的三維人臉網(wǎng)格靠近輸入人臉的身份特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在重建結(jié)果頂點(diǎn)位置準(zhǔn)確性上相對(duì)于現(xiàn)有的方法有明顯的提升，且擁有較好的RMSE值，能夠較好應(yīng)用于三維人臉重建任務(wù)。
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