人脸重建汇报1

定义：3D人脸重建——通过2D图片生成3D模型

我们可以用这样一个表达式来建模3D人脸模型：
M = ( S , T ) 

其中，S表示人脸3D坐标形状向量（shape-vector）：
S = ( x 1 , y 1 , z 1 , x 2 , y 2 , z 2 , ⋯  , x n , y n , z n ) T 

T表示对应点的文理信息向量（texture-vector）：
T = ( R 1 , G 1 , B 1 , R 2 , G 2 , B 2 , ⋯  , R n , G n , B n ) T 

2D的人脸图片可以看作是3D人脸在2D平面上的一个投影，I II 代表M MM的2D投影，I ( u , v ) I(u,v)I(u,v)代表像素( u , v ) (u,v)(u,v)处的纹理值，所以3D人脸重建就是从2D图片中计算出M MM的估计：M ^ = ( S ^ , T ^ ) 

方法：

通过RGBD或RGB相机，用3D Morphable Model（3DMM）方法来重建。

近年来出现的使用深度学习方法来重建（有的是结合传统3DMM方法，训练其人脸模型参数）。

传统3D人脸重建方法，大多是立足于图像信息，如基于图像亮度、边缘信息、线性透视、颜色、相对高度、视差等等一种或多种信息建模技术进行3D人脸重建。这方面的技术论文，无论国内外都相当多，也较杂乱，一时间个人也不好具体统计，总之其中也是有很多不错的思想和方法的，当然这也不是本文重点内容。
基于模型的3D人脸重建方法，是目前较为流行的3D人脸重建方法；3D模型主要用三角网格或点云来表示，现下流行的模型有通用人脸模型（CANDIDE-3）和三维变形模型（3DMM）及其变种模型，基于它们的3D人脸重建算法既有传统算法也有深度学习算法。
端到端3D人脸重建方法，是近年新起的方法；它们绕开了人脸模型，设计自己的3D人脸表示方法，采用CNN结构进行直接回归，端到端地重建3D人脸。

 

 

 

论文1：

Nonlinear 3D Face Morphable Model（2018）

 

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.03786
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html

主要思想：三维变形模型（3DMM）作为一种经典的三维人脸形状和纹理统计模型，在人脸分析、模型拟合、图像合成等领域有着广泛的应用。传统的3DMM是从一组控制良好的2D人脸图像中学习到的，并通过两组PCA基函数来表示。由于训练数据的类型和数量以及线性基的存在，使得3DMM的表示能力受到限制。针对这些问题，本文提出了一种新的框架，在不采集三维人脸扫描数据的情况下，从大量无约束的人脸图像中学习非线性3DMM模型，具体地说，在给定人脸图像作为输入的情况下，网络编码器估计投影、形状和纹理参数。两个解码器作为非线性3DMM分别从形状和纹理参数映射到三维形状和纹理。利用投影参数、三维形状和纹理，设计了一种新的解析可微绘制层来重建原始输入人脸。整个网络是端到端培训，只有薄弱的监督。我们证明了非线性3DMM比线性3DMM具有更好的表现力，以及它对人脸对齐和三维重建的贡献。

主要贡献：
1、 我们学习了一个非线性3DMM模型，它比传统的线性模型具有更大的表示能力。
2、 我们通过弱监控，利用大量没有三维扫描的二维图像，共同学习模型和模型拟合算法。新的渲染层实现了端到端的训练。
3、 新的3DMM进一步提高了相关任务的性能：人脸对齐和人脸重建

主要结构：

 

 

 

实验结果：

 

 

 

 

 

On Learning 3D Face Morphable Model from In-the-wild Images（2019）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.09560
项目链接：http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html

本篇和Nonlinear 3D Face Morphable Model是同一作者，在原有文章的基础做了相关提升和改进~

主要思想：三维变形模型（3DMM）作为一种经典的三维人脸形状和反照率的统计模型，在人脸分析、模型拟合、图像合成等方面有着广泛的应用。传统的3DMM是从一组具有良好控制的二维人脸图像的三维人脸扫描中学习而来，并由两组PCA基函数表示。由于训练数据的类型和数量以及线性基的存在，使得3DMM的表示能力受到限制。为了解决这些问题，本文提出了一个新的框架，在不采集三维人脸扫描的情况下，从大量的新的原始人脸图像中学习非线性3DMM模型。具体地说，给定一个人脸图像作为输入，网络编码器估计投影、光照、形状和反照率参数。两个解码器作为非线性3DMM分别从形状和反照率参数映射到三维形状和反照率。利用投影参数、光照、三维形状和反照率，设计了一种新的解析可微渲染层来重建原始输入人脸。整个网络是端到端培训，只有薄弱的监督。展示了非线性3DMM相对于线性3DMM的优越表现力，以及它对人脸对齐、三维重建和人脸编辑的贡献。

主要创新：
1、 我们学习了一个非线性的3DMM模型，它完全模拟了形状、反照率和光照，比传统的线性模型具有更大的表示能力。
2、 形状和反照率都表示为二维图像，这有助于保持空间关系，并在图像合成中利用CNN的优势。
3、 我们通过弱监督联合学习模型和模型拟合算法，利用大量未经三维扫描的二维图像，并且新的渲染层实现了端到端的训练。
4、 新的3DMM进一步提高了人脸对齐、人脸重建和人脸编辑相关任务的性能。

主要结构：

实验结果：

 

 

 

 

 

 

 

标签：3DMM,模型,三维,汇报,人脸,重建,3D
来源： https://blog.csdn.net/HR_Reborn/article/details/120646944