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针对现有的依靠单目RGB相机拍摄序列图像来进行的三维人体重建存在精度较低、面部建模辨识度不足等问题,引入了非刚性多视图三维重建方法和特征图金字塔方法,以提升面部模型质量.首先,利用特征金字塔网络(FPN)和多层感知器(MLP)提取对重建更有帮助的多级特征图;接着,通过推断多个输入图像的外观一致性创建初步的面部模型;然后,使用多级重建的方法,根据每一级的特征图进行模型重建并更新数据,逐步建立出具有高精度的面部模型;最后,结合两种方法,引入多个损失函数,加快收敛,生成结果模型.实验结果表明:面部平均顶点误差较之前模型降低了约2 mm,能够达到1 mm级的误差水平.同时也通过用户调查证明了本方法改进的优越性.超过96％的参与者认为本方法具有更好的效果.
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传感器与微系统
ISSN： 1000-9787
CN： 23-1537/TN
Year： 2022
Issue： 12
Volume： 41
Page： 33-37
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