Deep Unsupervised 3D SfM Face Reconstruction Based on Massive Landmark Bundle Adjustment

地标 人工智能 计算机科学 面子(社会学概念) 束流调整 计算机视觉 捆绑 模式识别(心理学) 图像(数学) 社会科学 社会学 复合材料 材料科学
作者
Yuxing Wang,Yawen Lu,Zhen Xie,Guoyu Lu
标识
DOI:10.1145/3474085.3475689
摘要

We address the problem of reconstructing 3D human face from multi-view facial images using Structure-from-Motion (SfM) based on deep neural networks. While recent learning-based monocular view methods have shown impressive results for 3D facial reconstruction, the single-view setting is easily affected by depth ambiguities and poor face pose issues. In this paper, we propose a novel unsupervised 3D face reconstruction architecture by leveraging the multi-view geometry constraints to train accurate face pose and depth maps. Facial images from multiple perspectives of each 3D face model are input to train the network. Multi-view geometry constraints are fused into unsupervised network by establishing loss constraints from spatial and spectral perspectives. To make the trained 3D face have more details, facial landmark detector is explored to acquire massive facial information to constrain face pose and depth estimation. Through minimizing massive landmark displacement distance by bundle adjustment, an accurate 3D face model can be reconstructed. Extensive experiments demonstrate the superiority of our proposed approach over other methods.
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