前两种方法都是一种妥协的做法。在当前深度学习框架下,直接检测人脸3维特征点。2维和3维特征点的区别主要是人脸轮廓的检测上。 左图是用传统的二维检测器上检测的特征点就是2维特征点,如果用3维检测器检测3维特征点,其实三维轮廓特征点其实被遮挡了,直接检测到的3维特征点和预先在模型上定义的3维特征点可以严格在语义上对应,这样在理论上解决了边界的问题。 ...
首先，采用密度轮廓假说（dense contour hypothesis）时，定义较长的边界段在三维模型上，这使得头部无论旋转到何种角度，边界段上的顶点均能被显示并检测到。这种方法能解决由于头部旋转导致的三维模型与二维图像轮廓语义对应不上的问题。然而，这种方法需在迭代优化过程中不断更新边界点信息，增加了额外的计...
阴影恢复形状方法 1. At last,we used SFS(shape from shading) method to reconstruct the shape of ob. 首先利用小波变换对几幅不同的源图像作融合,提高了源图像的质量,克服了传统的基于阴影恢复形状方法(SFS)因源图像质量低使恢复结果失真的局限性。
请问可以交流下吗？