Resumen

Centrándose en las fotos de rostros de animación de cine y televisión, este documento propone un nuevo algoritmo de modelado facial tridimensional (3D) rápido. En primer lugar, basado en el algoritmo LBF, este documento propone una idea de selección de múltiples características para detectar automáticamente múltiples rasgos del rostro. En segundo lugar, para resolver las deficiencias de la velocidad lenta de entrenamiento al lograr una alineación de rostro con gran pose, se selecciona la CNN basada en regresión como algoritmo para lograr una rápida convergencia. Luego, debido a la influencia de varios factores, los puntos de características extraídos no son completamente correctos, y se utilizan características de Gabor para filtrar la coincidencia de puntos de características. Finalmente, mediante el análisis del principio de reconstrucción facial 3D de 3DMM, se propone un método de reconstrucción facial 3D de vista única basado en CNN. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo en este documento tiene un buen rendimiento de reconstrucción y rend

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Fotos faciales; Algoritmo de modelado facial en 3D; Selección de múltiples características; Alineación facial en poses grandes; CNN basada en regresión; Características de Gabor
• Keywords:Face photos; 3d face modelling algorithm; Multifeature selection; Large pose face alignment; Regression-based cnn; Gabor features