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根据人脸特征点,如何将人脸图片变形为UV图的形式?
心静自然强
2017-10-14 10:27:07
(为保护隐私,人脸图像做了下模糊处理)
输入的图片
对输入的图片进行眼睛特征点标记
UV图中右眼的位置(红色标识,UV图中每一个点的位置都是可以提前知道的)
期望通过处理得到下图
感觉应该不是太难,可是对这方面的了解比较少,希望大神能够给个思路和大致方向。
感激不尽~
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根据人脸特征点,如何将人脸图片变形为UV图的形式?
(为保护隐私,人脸图像做了下模糊处理) 输入的图片 对输入的图片进行眼睛特征点标记 UV图中右眼的位置(红色标识,UV图中每一个点的位置都是可以提前知道的) 期望通过处理得到下图 感觉应该不是太难,可是对这方面的了解比较少,希望大神能够给个思路和大致方向。 感激不尽~
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赵4老师
2017-10-15
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在
http://www.codeproject.com
上搜3D face
心静自然强
2017-10-15
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引用 1 楼 zhao4zhong1 的回复:
参考3DS MAX中文版联机帮助中相关章节。
不是想用建模软件来实现,是想通过算法实现,输入任意一张人脸图片,都能通过标记特征点创建正确的贴图。
赵4老师
2017-10-14
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参考3DS MAX中文版联机帮助中相关章节。
三维
人脸
识别涉及3DMMcode
三维
人脸
识别中,用到贴
图
,即
uv
纹理,可
变形
模型的代码,有mesh、morphable_model的源码,还有光照等因素的代码。
68点
人脸
关键点定位
人脸
对齐/
人脸
关键点基本概念 根据输入的
人脸
图
像,自动定位出面部关键
特征点
,如眼睛,鼻尖,嘴角点,眉毛以及
人脸
各部件轮廓点等 想要表示形状信息时,使用的是点的集合(向量) 2D
人脸
:5 / 21 / 29 / 68 / 96 / 192等等 3D
人脸
:1000 / 8000点 评价
人脸
关键点性能的指标: NME:Normalized mean error (预测点和基准点之间的欧式距离) CED: Cumulative Errors Distribution (CED) curve NME的计算公
人脸
识别原理与实战
人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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人脸
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对齐的发展进行梳理,对该领域中经典的方法,最新成果进行汇总,并给出相应的paper原文,项目主页及代码链接。重点介绍深度学习的几种最新方法。 1. Conception
人脸
关键点定位(Facial landmark localization): 在
人脸
检...
(牛逼,
UV
纹理贴
图
)固定边界的三维
人脸
网格参数化
原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-465130-1135112.html 三维曲面离散化为三维网格后,为了进行纹理贴
图
,有时还要展开到二维的
uv
坐标平面上。虽然大部分空间曲面都不是可展的,但是在曲面的局部区域观察是可以表示成f(u,v)的
形式
的,这个过程在数字
图
形处理中的术语叫参数化(Parameterization)。从三角网格的角度,每个三角形和它的
uv
平面上的对应都是仿射变换的关系,根据不同的应用,通常要给这种局部映射加约束,比如要求角度或者面积的
变形
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