基于GANs無監督回歸三維參數化人臉模型
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:606 K
標簽: 三維人臉重建 生成對抗網絡 無監督
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文檔介紹:針對神經網絡回歸訓練過程中三維人臉數據稀缺的問題,提出了基于生成對抗網絡(GANs)回歸三維參數化人臉模型(3DMM)的無監督學習方式。首先利用GANs的對抗生成訓練使生成器回歸的3DMM參數符合真實感人臉形狀的參數分布。隨后將生成的三維人臉網格渲染成二維圖片,利用身份編碼器對輸入人臉及渲染人臉分別提取身份特征向量,通過不斷縮小向量之間的距離使得生成的三維人臉網格靠近輸入人臉的身份特征。實驗結果表明,該方法在重建結果頂點位置準確性上相對于現有的方法有明顯的提升,且擁有較好的RMSE值,能夠較好應用于三維人臉重建任務。
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