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【世界最大人脸对齐数据集】ICCV 2017：距离解决人脸对齐已不远

2D面部地标转换为3D的网络。...2D-to-3D-FAN网络架构：基于人体姿态估计架构HourGlass，输入是RGB图像和2D面部地标，输出是对应的3D面部地标。 ? 2D-FAN标记结果 ?...除了构建FAN，作者的目标还包括创建首个超大规模的3D面部地标数据集。目前3D面部地标的数据还十分稀少，因此也让这项工作贡献颇大。...鉴于2D-FAN卓越的效果，作者决定使用2D-to-3D-FAN来生成3D面部地标数据集。 但是，这也带来了一个问题，那就是评估2D转3D数据很难。现有的最大同类数据集是AFLW2000-3D。...于是，作者先使用2D-FAN，生成2D面部地标标注，再使用2D-to-3D-FAN，将2D数据转换为3D面部地标，最后将生成的3D数据与AFLW2000-3D进行比较。

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快试试这个：一张自拍生成3D人脸！(Demo+Code+Paper)

《Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression》 摘要： 3D面部重建是一个非常困难的基础计算机视觉问题...在这项研究中，我们提出通过由2D图像和3D面部模型或扫描组成数据集，并在这个数据集上训练卷积神经网络（CNN）来解决这些限制。...我们的CNN只需要使用一个2D面部图像，不需要精确的对准，也不需要在图像之间建立密集对应。这个方法适用于重建整个3D面部几何（包括不可见部分）。...我们通过一个简单的CNN架构来实现这一点，这个架构对单个2D图像的3D面部几何进行体积表征的直接回归。...我们还展示了如何将面部地标定位的相关任务纳入提出的框架，这有助于提高重建质量，特别是在大型姿态和面部表情的情况下。 ?

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    汇总|3D人脸重建算法

    本文通过一个简单的CNN架构来实现这一点，该架构从单个2D图像执行3D面部几何体的体积表示的直接回归。...论文还演示了如何将面部标志点定位的相关任务融入到所提出的框架中，并帮助提高重建质量，特别是在大姿态和面部表情的情况下。...3、 通过一个简单的CNN架构实现这一点，该架构从单个2D图像直接回归3D面部几何图形的体积表示。...4、 展示了如何将三维面部地标定位的相关任务纳入到所提出的框架中，并帮助提高重建质量，特别是在大姿态和面部表情的情况下。 5、 论文的方法在单图像三维人脸重建方面的性能大大优于以前的工作。...最新的方法通常旨在学习基于CNN的3D人脸模型，该模型从2D图像中回归3D可变形模型（3DMM）的系数，以呈现3D人脸重建或稠密的人脸对齐。

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    理解单目相机3D几何特性

    简介 激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中，那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗？...所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的...2D图像。...，它在指定的世界坐标系中旋转并将对象转换为相机坐标系。...单应矩阵 当忽略世界坐标系中的z方向时，有一种称为单应性的技术可以从图像像素恢复3D位置，换言之，我们只考虑3D世界中的平面，如果忽略世界坐标中的z方向，4x3摄像机矩阵P可以简化为3x3单应矩阵H。

    1.7K10

    自动驾驶：Lidar 3D传感器点云数据和2D图像数据的融合标注

    相机传感器数据和激光雷达点云数据的融合涉及2D到3D和3D到2D投影映射。 3D到2D投影 硬件 我们从Motional提供的最全面的开源数据集开始：nuScenes数据集。...摄像机矩阵M1, M2, M3, M4, M5, M6将从每个摄像机坐标系统C1, C2, C3, C4, C5, C6转换回世界坐标系统W1。...将3D点云数据转换为世界坐标系 通过与自我框架平移和旋转矩阵相乘，激光雷达参考系（L1）中的每个框架都将转换回世界坐标系。...从世界坐标系转换为相机坐标系 下一步是通过与摄影机旋转和平移矩阵相乘，将数据从世界参照系转换为摄影机参照系。...从3D相机坐标系转换为2D相机框 一旦数据进入相机参考框架，就需要将其从3D相机参考框架投影到2D相机传感器平面。这是通过与相机固有矩阵相乘来实现的。

    3.2K21

    3D人脸技术漫游指南

    3D人脸基础知识 初识3D人脸 2D/2.5D/3D 人脸 一般所讲的 RGB、灰度、红外人脸图像即为 2D 人脸，它们多为某一视角下表征颜色或纹理的图像，没有空间信息。...从世界坐标系到像素坐标系相当于一个弱投影过程，总结一下就是从相机坐标系变换到像素坐标系需要相机内参，从相机坐标系变换到世界坐标系下需要相机外参，写成变换式如下： 3D相机 按照相机工作方式可将其分为单目相机...基于面部特征的3D人脸识别 基于面部特征的3D人脸识别可以分为局部特征和全局特征两个方面来讲，具体也可参考《3D Face Analysis: Advances and Perspectives》（链接...局部特征有两个方面，一是基于面部区域部件信息的特征，例如鼻子、眼睛、嘴巴区域，这类特征可大致分为，基于面部关键点、曲率、块的特征提取方法；二是基于局部描述子算法提取的特征，比如在深度图像上提取小波特征、...一般 2D 到 3D 重建过程所采用的监督方式为 2D 人脸关键点与 3D 顶点对应的正交投影上的关键点。

    2.6K11

    ArcGIS Pro中2D和3D模式下绘制地图

    要更好地了解威尼斯极为平坦的地形，您需要在 3D 模式下显示它。 将地图转换为场景 以前，地图在 2D 模式下显示数据。场景则是在 3D 模式下显示数据的地图。...地图转换为 3D，并创建了名为 Map_3D 的新窗格。您可以通过单击地图选项卡随时返回到 2D 地图。 2.在内容窗格中，取消选中 Venice 1m 将其关闭。...注： 当您将地图转换为场景时，您也将地图的 2D 书签转换为了 3D 书签。目前两组书签是相同的，因此您可以使用其中任意一组。 添加高程源 出于可视化目的，默认地表准确地将威尼斯描绘得非常平坦。...现在它们在地图上显示为 3D 模式。 6.保存工程。 您已将 2D 地图转换为场景并调整了高程和渲染设置，从而更有效地显示了数据。...清除现有搜索并输入栅格转面。单击栅格转面（转换工具）。 栅格转面工具可将栅格图层转换为面图层，由此可将洪水栅格转为不可拉伸的格式。 3.在栅格转面工具中，对于输入栅格，单击浏览按钮。

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    【100个 Unity实用技能】| 游戏中获取鼠标点击的坐标，并将游戏对象移动到鼠标的点击位置

    Unity 小科普 老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是 实时3D互动内容创作和运营平台 。...Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...{ [Header("需要跟随鼠标移动的游戏对象")] public GameObject targetPos; Vector3 screenPosition;//将物体从世界坐标转换为屏幕坐标...Vector3 mousePositionOnScreen;//获取到点击屏幕的屏幕坐标 Vector3 mousePositionInWorld;//将点击屏幕的屏幕坐标转换为世界坐标...，并转换为屏幕坐标； screenPosition = Camera.main.WorldToScreenPoint(targetPos.transform.position);

    3.7K30

    基于点线特征的激光雷达单目视觉里程计

    更具体地说，我们的系统融合了摄像机跟踪过程中的点和线特征作为地标，并将基于点和线的地标的重投影误差作为后端束调整的因素。...将相机的局部坐标设置为body坐标，世界坐标设置为body坐标的起始点。 上图显示了我们系统的框架，其中包含三个运行线程：运动跟踪线程（前端）、捆集调整线程（后端）和回环闭合线程。...这里，2D点特征的深度是指其对应的3D点的深度，2D线特征的深度是指两个端点对应的3D地标的深度。 一个简单的点和线深度提取说明。...其核心思想是融合由ICP对齐步骤计算出的相对相机姿态，通过比例校正优化来调整新估计的关键帧相机姿态和相关的3D地标。 E....然后将每个关键帧转换为点向量和线向量。在评估关键帧之间的相似性时进行循环校正。 实验 该系统是基于ORB-SLAM2实现的，有三个线程，即帧间里程计、基于关键帧的捆集调整和回环检测。

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    ​基于点线特征的激光雷达+单目视觉里程计

    更具体地说，我们的系统融合了摄像机跟踪过程中的点和线特征作为地标，并将基于点和线的地标的重投影误差作为后端束调整的因素。...将相机的局部坐标设置为body坐标，世界坐标设置为body坐标的起始点。 ? 上图显示了我们系统的框架，其中包含三个运行线程：运动跟踪线程（前端）、捆集调整线程（后端）和回环闭合线程。...这里，2D点特征的深度是指其对应的3D点的深度，2D线特征的深度是指两个端点对应的3D地标的深度。 ? 一个简单的点和线深度提取说明。...其核心思想是融合由ICP对齐步骤计算出的相对相机姿态，通过比例校正优化来调整新估计的关键帧相机姿态和相关的3D地标。 ? E....然后将每个关键帧转换为点向量和线向量。在评估关键帧之间的相似性时进行循环校正。 实验 该系统是基于ORB-SLAM2实现的，有三个线程，即帧间里程计、基于关键帧的捆集调整和回环检测。

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    Facebook实时人体姿态估计：Dense Pose及其应用展望

    本文将简要介绍（1）利用 Dense Pose 实现单张 2D 人体图像到 3D 表面模型的原理 ；（2）如何将 Dense Pose 系统应用在「姿态转移」（pose transfer）这一问题上；（...密集姿态估计 (dense pose estimation) 将单张 2D 图片中所有描述人体的像素（human pixels），映射到一个 3D 的人体表面模型。...图 1：密集姿态估计的目标是将 2D 图片中描述人体的像素，映射到一个 3D 表面模型。左：输入的原始图像，以及利用 [1] 中提出的 Dense Pose-RCNN，获得人体各区域的 UV 坐标。...第 2、3 行从左至右依次为，输入图像，转换为纹理 1 的图像，以及转换为纹理 2 的图像。...例如，一些女士上衣的花纹没有被保留，并成功转移到输出图像中；此外，人物的面部特征也在转移中出现一些偏差：身着黄色上衣的男士图像（见图 6 右侧第 3 行），经过姿态转后，人物面部更为「女性化」。

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    Facebook实时人体姿态估计：Dense Pose及其应用展望

    本文将简要介绍（1）利用 Dense Pose 实现单张 2D 人体图像到 3D 表面模型的原理 ；（2）如何将 Dense Pose 系统应用在「姿态转移」（pose transfer）这一问题上；（...密集姿态估计 (dense pose estimation) 将单张 2D 图片中所有描述人体的像素（human pixels），映射到一个 3D 的人体表面模型。...图 1：密集姿态估计的目标是将 2D 图片中描述人体的像素，映射到一个 3D 表面模型。左：输入的原始图像，以及利用 [1] 中提出的 Dense Pose-RCNN，获得人体各区域的 UV 坐标。...第 2、3 行从左至右依次为，输入图像，转换为纹理 1 的图像，以及转换为纹理 2 的图像。...例如，一些女士上衣的花纹没有被保留，并成功转移到输出图像中；此外，人物的面部特征也在转移中出现一些偏差：身着黄色上衣的男士图像（见图 6 右侧第 3 行），经过姿态转后，人物面部更为「女性化」。

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    Android OpenGL 介绍和工作流程（十）

    OpenGL绘制过程 其实在OpenGL中，所有物体都是在一个3D空间里的，但是屏幕都是2D像素数组，所以OpenGL会把3D坐标转变为适应屏幕的2D像素。...第一部分把你的3D坐标转换为2D坐标，第二部分是把2D坐标转变为实际的有颜色的像素。这个过程可以被划分为几个阶段，每个阶段将会把前一个阶段的输出作为输入。...最终每个顶点变换到2D屏幕上，再经过后面的光栅化(rasterization)的过程，整个3D对象就对应到了屏幕的像素上，我们看到的效果就相当于透过一个2D屏幕「看到了」3D空间的物体（3D对象）。...不同的3D对象对应各自不同的本地坐标系(local space)。 2.3D对象的本地坐标经过一个model变换，就变换到成了世界坐标。...这个投影变换，是从3D变换到2D的关键步骤。

    2.3K50

    Unity基础（10）-坐标系统

    01-3D坐标系统 什么是3D坐标系? 3D坐标系是3D游戏开发与VR开发中的基础概念。一般而言3D坐标系都是使用的 笛卡尔坐标系来描述物体的坐标信息，笛卡尔坐标系：分为左手坐标系与右手坐标系 ?...X，Y表示像素坐标，根据（X，Y）相对于屏幕的位置，得到游戏世界中的点相对于截面P的位置，也就将屏幕坐标转换为了世界坐标。...(SpLocalPos); // 从世界坐标转局部坐标 Vector3 SpLocalPos1 = GameObject.Find("Cube").transform.InverseTransformPoint...screenPos = Camera.main.WorldToScreenPoint(cube.transform.position); // 如何将屏幕坐标转换成世界坐标(得到的是相机坐标)...X，Y表示像素坐标，根据（X，Y）相对于屏幕的位置，得到游戏世界中的点相对于截面P的位置，也就将屏幕坐标转换为了世界坐标。

    5K20

    走在路上能被识别人脸，该为高科技而喜还是为隐私而忧？

    具体而言，每张脸都有众多可区分的特征，像地球表面的地标一样构成脸部特征的不同高峰和低谷。 这些地标定义为节点。...如果抓取到的图像是3D图像，并且数据库中包含3D图像，就可以直接实现匹配，且不会对图像进行任何更改。不过，很多数据库中的内容还是 2D 的图像，这就需要将抓拍的 3D 图像进行一定的处理。...获取测量数据之后，可以使用一些算法把 3D 图像转换为二维图像，再与数据库中的2D图像进行比较和匹配。...皮肤纹理分析的工作方式与面部识别相同，也是利用算法将获取皮肤特征印记并转换为数字代码，形成特征模板。据称，皮肤纹理分析可以识别同卵双胞胎之间的差异。...通过将面部识别与表面纹理分析相结合，准确识别率可以增加20％到25％。

    1K50

    一种实时轻量级3D人脸对齐方法

    最后，利用UV图对三维人脸进行重建，并对地标坐标进行预测。 图1 在编码阶段，第一层是标准卷积层，具有八个滤波器，接着是一系列残差块[23]，信道逐渐增加。...然后，选择前半部分得分较高的特征通道输入到普通的转置卷积层，也即得分较低的通道的权重置为0。...（3）3D 人脸表示 UV空间是从3D空间参数化的2D图像平面，如参考文献[9,5]所提出的. 它可以用来表达三维人脸信息。UV空间用于存储三维面模型中点的三维坐标。...因此，位置图可以表示为pos（）=（Xi，Yi，Zi），其中i表示面部的第i点的UV坐标，（Xi，Yi，Zi）表示相应的3D位置，如图3所示。...因此，可以记录包含语义信息的3D面部顶点集的UV位置图，以端到端的方式训练网络，并且使用固定的面部索引获得3D面部特征点坐标。

    1K10

    什么是3D相机？

    1.前言 无论2D相机还是3D相机，提到相机不可避免地涉及到机器视觉。 机器视觉与计算机视觉并没有一个明显的定义去划分。但在实际应用中，应用于工业检测的时候更多地被称为机器视觉而非计算机视觉。...另外还有一些领域，图像识别，物体检测和跟踪，自动文档分析，面部检测和识别，计算摄影，增强现实，3D重建以及医学图像处理等也会被称为机器视觉。...3.3D相机与2D相机的区别 3D相机与2D相机的最大区别在于，3D相机可以获取真实世界尺度下的3D信息，而2D相机只能获取像素尺度下的2D平面图像信息，以下面的两幅图为例： ?...众所周知，世界坐标系下可以由（X,Y,Z）三个轴来表示，空间中的任何一个点都可以由(x,y,x)来表示。...4.3D相机的应用 随着科技的发展和检测需求的提高，3D视觉越来越在机器视觉行业占有重要的地位，与传统的2D相机相比，3D相机能获取三维信息，可以实现2D视觉无法实现或者不好实现的功能，例如检测产品的高度

    1.3K10

    无人驾驶技术课——定位（1）

    ，转换为地图坐标系中的坐标（见图4），执行这类转换是解决定位问题的关键步骤。...加速度计根据车辆的坐标系记录测量结果，而后这些测量值被转换成世界坐标系，为了实现这种转换我们需要借助“陀螺仪”传感器。...三轴陀螺仪的三个外部平衡环一直在旋转，但在三轴陀螺仪中的旋转轴始终固定在世界坐标系中，车辆通过测量旋转轴和三个外部平衡环的相对位置来计算其在坐标系中的位置。 ?...陀螺仪 3D 展示图 加速度计和陀螺仪是 IMU（惯性测量单元）的主要组件。IMU 的一个重要特征在于它以高频率更新，其频率可达到1000赫兹，所以 IMU 可以提供接近实时的位置信息。...【转自Apollo阿波罗智能驾驶】

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