要使用3DMM模型来完成人脸重建,首先就需要一个数据库来建立人脸基向量空间,Blanz等人在1999年的文章[1]中提出了采集方法,但是没有开源数据集,Pascal Paysan等人在2009年使用激光扫描仪精确采集了200个人脸数据得到了Basel Face Model数据集[2](简称BFM模型),基本信息如下: (1)采用ABW-3D结构光系统进行采集,采集时间...
model['tri_mouth']=model['tri_mouth'].T.copy(order='C').astype(np.int32)-1#114,3包含嘴的三角形 # kpt ind model['kpt_ind']=(np.squeeze(model['kpt_ind'])-1).astype(np.int32)#原始的索引都是从1开始的,68个索引。 generate face mesh 根据3DMM我们知道就可以生成一张图片,我们将需要...
这种方法不仅保留了人脸的基本形状和纹理特征,还能通过调整基向量的系数来模拟不同的表情、光照等变化。 技术原理 1. 数据集构建 3DMM的基础是一个包含多个三维人脸扫描数据的数据集。这些数据通常通过高精度的三维扫描仪获取,如激光扫描仪或结构光扫描仪。例如,Basel Face Model(BFM)就是一个著名的三维人脸数据集,...
model['tri_mouth'] = model['tri_mouth'].T.copy(order ='C').astype(np.int32) -1 #114,3包含嘴的三角形 # kpt ind model['kpt_ind'] = (np.squeeze(model['kpt_ind']) -1).astype(np.int32) #原始的索引都是从1开始的,68个索引。 generate face mesh 根据3DMM我们知道就可以生成一张...
要使用3DMM模型来完成人脸重建,首先就需要一个数据库来建立人脸基向量空间,Blanz等人在1999年的文章[1]中提出了采集方法,但是没有开源数据集,Pascal Paysan等人在2009年使用激光扫描仪精确采集了200个人脸数据得到了Basel Face Model数据集[2](简称BFM模型),基本信息如下: ...
常用的数据集包括Basel Face Model (BFM)、FaceWarehouse等。这些数据集包含了丰富的三维人脸数据,可以为3DMM提供有力的支持。 参数的优化 在优化三维人脸模型的参数时,需要注意以下几点: 初始参数的选择:合理的初始参数可以加快收敛速度,提高重建质量。 迭代策略:采用由粗到精的迭代策略,逐步优化模型的各个部分。
3DMM是一种用于人脸形状和外观统计建模的技术，其全称是3DMorphableFaceModel，即3D可变性人脸模型。为了构建这种模型，首先需要通过高精度扫描技术获取多组人脸的3D数据，并进行对齐处理。这一过程确保了不同人脸数据间的几何一致性。随后，利用主成分分析（PCA）从三维形状和颜色数据中提取出更低维度的子...
1999年文章《A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces》提出了建立人脸数据库的方法,但没有开源数据集; Pascal Paysan等人在2009年使用激光扫描仪精确采集了200个人脸数据得到了Basel Face Model数据集,称作BFM数据集;另一个著名的数据集是2014年提出的FaceWarehouse,同样没有开源。(关于3DMM的详细细节可以参...
3DMM是一种人脸形状和外观的统计模型, 全称是3D Morphable Face Model, 即可变性人脸模型. 首先利用高精度一起扫描多组人脸3D数据, 并进行对齐. 之后利用PCA从这些三维形状和颜色数据中得到更低维的子空间.可变性体现在可以在这些PCA子空间进行组合变形, 将一个人脸的特性转移到另外一个人脸, 或者生成...
3DMM是一种人脸形状和外观的统计模型, 全称是3D Morphable Face Model, 即可变性人脸模型. 首先利用高精度一起扫描多组人脸3D数据, 并进行对齐. 之后利用PCA从这些三维形状和颜色数据中得到更低维的子空间.可变性体现在可以在这些PCA子空间进行组合变形, 将一个人脸的特性转移到另外一个人脸, 或者生成新的人脸. ...