基于AdaFace优化的两阶段三维人脸精细重建方法

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摘要：

为解决三维人脸重建方法DECA（Detailed Expression Capture and Animation）采用2D图像训练导致信息缺失所带来的重建形状不够准确和MICA（MetrIC FAce）方法缺乏高频细节以及遇到无法识别的人脸照片重建失败的问题，利用3D数据和更为鲁棒的人脸识别网络完成有监督和自监督混合训练，提出基于FLAME（Fitting Landmarks And Morphable Expression）人脸模型、AdaFace（Quality Adaptive Margin for Face Recognition）人脸识别网络和DECA框架的高精度细节融合两阶段人脸重建方法（FIne-grained Facial Reconstruction，FiFR）。（剩余16159字）