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基于GAN网络的三维人脸纹理重建技术

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在计算机视觉领域,三维人脸重建起着重要的作用,特别是在动画制作、虚拟人脸、人脸识别等领域正被广泛应用.基于单张图片的三维人脸重建,通过使用拟合的模型对图像进行采样,可以创建出面部的UV纹理图.然而通过相机采集到的是单视角的二维图像,存在人脸自遮挡的情况,这导致生成的UV纹理图的信息是不完整的.因此,提出一种针对三维人脸纹理补全问题的条件生成对抗网络,将Unet和部分卷积结合起来作为生成器,从而在纹理修复时可以保留更多的图像信息;判别器中引入SM-PatchGAN提高图像判别的真实准确度.实验结果表明,相较于其他算法,所提出的算法取得了较为显著的改进效果,特别是在处于大视角下存在人脸自遮挡问题时,也能重建出精细的三维人脸模型.

程慧敏、姚剑敏、陈恩果、严群

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生成对抗网络 深度学习 三维人脸重建 纹理补全 自遮挡

国家重点研发计划福建省技术攻关重点项目

2022YFB36035032023G007

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.051

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(3)
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