基于3DMM的三維人臉重建技術(shù)總結(jié)
基于圖像的人臉三維重建在人臉分析與娛樂領(lǐng)域里有巨大的應(yīng)用場景，同時(shí)它也可以用于提升人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測，人臉識別，人臉編輯等很多任務(wù)。本文重點(diǎn)介紹其中基于3DMM模型的核心技術(shù)及其研究進(jìn)展。
作者&編輯 | 言有三
1. 什么是人臉三維重建
人臉三維重建就是建立人臉的三維模型，它相對于二維人臉圖像多了一個(gè)維度，在電影，游戲等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。目前獲取人臉三維模型的方法主要包括三種，軟件建模，儀器采集與基于圖像的建模。
(1) 軟件建模作為最早的三維建模手段，現(xiàn)在仍然是最廣泛地在電影，動(dòng)漫行業(yè)中應(yīng)用。頂頂大名的3DMax就是典型代表，作品如下圖。
(2) 由于手工建模耗費(fèi)大量的人力，三維成像儀器也得到了長期的研究和發(fā)展?；?span style="color: rgb(255, 129, 36);box-sizing: border-box;">結(jié)構(gòu)光和激光儀器的三維成像儀是其中的典型代表，我們熟知的iphoneX中的人臉識別就是基于結(jié)構(gòu)光進(jìn)行三維人臉重建，正因如此才有iphonex中的三維人臉表情包。這些基于儀器采集的三維模型，精度可達(dá)毫米級，是物體的真實(shí)三維數(shù)據(jù)，也正好用來為基于圖像的建模方法提供評價(jià)數(shù)據(jù)庫。不過由于儀器的成本太高，一般的用戶是用不上了。
(3) 基于圖像的建模技術(shù)（image based modeling），顧名思義，是指通過若干幅二維圖像，來恢復(fù)圖像或場景的三維結(jié)構(gòu)，這些年得到了廣泛的研究。
我們這里說的人臉三維重建，就特指基于圖像的人臉三維重建方法。人臉三維重建的研究已經(jīng)有幾十年的歷史，但是基于圖像的快速高精度三維人臉重建還沒有工業(yè)落地，需要研究人員繼續(xù)努力。
2. 什么是3DMM模型
基于人臉圖像的三維重建方法非常多，常見的包括立體匹配，Structure From Motion(簡稱SfM)，Shape from Shading(簡稱sfs)，三維可變形人臉模型(3DMM)，本文就重點(diǎn)講述3D Morphable models(簡稱3DMM)，其相關(guān)的傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法都有較多的研究。
2.1 基本思想
3DMM，即三維可變形人臉模型，是一個(gè)通用的三維人臉模型，用固定的點(diǎn)數(shù)來表示人臉。它的核心思想就是人臉可以在三維空間中進(jìn)行一一匹配，并且可以由其他許多幅人臉正交基加權(quán)線性相加而來。我們所處的三維空間，每一點(diǎn)(x,y,z)，實(shí)際上都是由三維空間三個(gè)方向的基量，(1,0,0)，(0,1,0)，(0,0,1)加權(quán)相加所得，只是權(quán)重分別為x,y,z。
轉(zhuǎn)換到三維空間，道理也一樣。每一個(gè)三維的人臉，可以由一個(gè)數(shù)據(jù)庫中的所有人臉組成的基向量空間中進(jìn)行表示，而求解任意三維人臉的模型，實(shí)際上等價(jià)于求解各個(gè)基向量的系數(shù)的問題。
人臉的基本屬性包括形狀和紋理，每一張人臉可以表示為形狀向量和紋理向量的線性疊加。
形狀向量Shape Vector：S=(X1,Y1,Z1,X2,Y2,Z2,...,Yn,Zn)，示意圖如下：
紋理向量Texture Vector：T=(R1,G1,B1,R2,G2,B2,...,Rn,Bn)，示意圖如下：
任意的人臉模型可以由數(shù)據(jù)集中的m個(gè)人臉模型進(jìn)行加權(quán)組合如下：
其中Si，Ti就是數(shù)據(jù)庫中的第i張人臉的形狀向量和紋理向量。但是我們實(shí)際在構(gòu)建模型的時(shí)候不能使用這里的Si，Ti作為基向量，因?yàn)樗鼈冎g不是正交相關(guān)的，所以接下來需要使用PCA進(jìn)行降維分解。
(1) 首先計(jì)算形狀和紋理向量的平均值。
(2)?中心化人臉數(shù)據(jù)。
(3)?分別計(jì)算協(xié)方差矩陣。
(4) 求得形狀和紋理協(xié)方差矩陣的特征值α，β和特征向量si，ti。
上式可以轉(zhuǎn)換為下式
其中第一項(xiàng)是形狀和紋理的平均值，而si，ti則都是Si，Ti減去各自平均值后的協(xié)方差矩陣的特征向量，它們對應(yīng)的特征值按照大小進(jìn)行降序排列。
等式右邊仍然是m項(xiàng)，但是累加項(xiàng)降了一維，減少了一項(xiàng)。si，ti都是線性無關(guān)的，取其前幾個(gè)分量可以對原始樣本做很好的近似，因此可以大大減少需要估計(jì)的參數(shù)數(shù)目，并不失精度。
基于3DMM的方法，都是在求解這幾個(gè)系數(shù)，隨后的很多模型會(huì)在這個(gè)基礎(chǔ)上添加表情，光照等系數(shù)，但是原理與之類似。
2.2 3DMM模型求解方法
基于3DMM求解三維人臉需要解決的問題就是形狀，紋理等系數(shù)的估計(jì)，具體就是如何將2D人臉擬合到3D模型上，被稱為Model Fitting，這是一個(gè)病態(tài)問題。經(jīng)典的方法是1999年的文章"A Morphable Model For The Synthesis Of 3D Faces"，其傳統(tǒng)的求解思路被稱為analysis-by-Synthesis，如下；
(a) 初始化一個(gè)3維的模型，需要初始化內(nèi)部參數(shù)α，β，以及外部渲染參數(shù)，包括相機(jī)的位置，圖像平面的旋轉(zhuǎn)角度，直射光和環(huán)境光的各個(gè)分量，圖像對比度等共20多維，有了這些參數(shù)之后就可以唯一確定一個(gè)3D模型到2D圖像的投影。
(b) 在初始參數(shù)的控制下，經(jīng)過3D至2D的投影，即可由一個(gè)3D模型得到2維圖像，然后計(jì)算與輸入圖像的誤差。再以誤差反向傳播調(diào)整相關(guān)系數(shù)，調(diào)整3D模型，不斷進(jìn)行迭代。每次參與計(jì)算的是一個(gè)三角晶格，如果人臉被遮擋，則該部分不參與損失計(jì)算。
(c) 具體迭代時(shí)采用由粗到精的方式，初始的時(shí)候使用低分辨率的圖像，只優(yōu)化第一個(gè)主成分的系數(shù)，后面再逐步增加主成分。在后續(xù)一些迭代步驟中固定外部參數(shù)，對人臉的各個(gè)部位分別優(yōu)化。
對于只需要獲取人臉形狀模型的應(yīng)用來說，很多方法都會(huì)使用2D人臉關(guān)鍵點(diǎn)來估計(jì)出形狀系數(shù)，具有更小的計(jì)算量，迭代也更加簡單，另外還會(huì)增加一個(gè)正則項(xiàng)，所以一個(gè)典型的優(yōu)化目標(biāo)是如下：
對于Model fitting問題來說，除了模型本身的有效性，還有很多難點(diǎn)。
(1) 該問題是一個(gè)病態(tài)問題，本身并沒有全局解，容易陷入不好的局部解。
(2) 人臉的背景干擾以及遮擋會(huì)影響精度，而且誤差函數(shù)本身不連續(xù)。
(3) 對初始條件敏感，比如基于關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，如果關(guān)鍵點(diǎn)精度較差，重建的模型精度也會(huì)受到很大影響。
2.3 3DMM模型的發(fā)展
要使用3DMM模型來完成人臉重建，首先就需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫來建立人臉基向量空間，Blanz等人在1999年的文章[1]中提出了采集方法，但是沒有開源數(shù)據(jù)集，Pascal Paysan等人在2009年使用激光掃描儀精確采集了200個(gè)人臉數(shù)據(jù)得到了Basel Face Model數(shù)據(jù)集[2](簡稱BFM模型)，基本信息如下：
(1)采用ABW-3D結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)進(jìn)行采集，采集時(shí)間約1s，相比于激光平均15s的采集方案更加具有優(yōu)勢。整個(gè)數(shù)據(jù)集包含200張三維的人臉，其中100張男性，100張女性，大部分為高加索人臉。年齡分布8~62歲，平均年齡24.97歲，體重40～123千克，平均66.48千克。每一個(gè)人都被采集3次中性表情，并選擇其中最自然的一次。
(2)在對采集后的點(diǎn)進(jìn)行處理的過程中，模型的每一個(gè)點(diǎn)的位置都進(jìn)行了精確匹配，也就是說每一個(gè)點(diǎn)都有實(shí)際的物理意義，比如屬于右嘴角等。經(jīng)過處理后，每一個(gè)模型由53490個(gè)點(diǎn)描述。
該數(shù)據(jù)庫的平均人臉形狀和平均人臉紋理如下：
Basel Face Model數(shù)據(jù)集只有200個(gè)人，而近期研究者基于此模型采集了9663個(gè)人得到LSFM模型[3]，能夠進(jìn)一步提升表達(dá)能力。
2009年發(fā)布的Basel Face Model版本中沒有表情系數(shù)，而2017年發(fā)布的版本BFM 2017[4]中提供了表情系數(shù)，同樣還是一個(gè)線性模型。
當(dāng)然了，在國內(nèi)也有一個(gè)著名的數(shù)據(jù)集，就是FaceWarehouse[5]，不過不開源，一般研究者拿不到數(shù)據(jù)。
當(dāng)然也有一些商業(yè)號稱會(huì)開源更好的模型，這個(gè)大家可以拭目以待。人臉的三維模型數(shù)據(jù)之所以不公開，是因?yàn)槭褂酶呔鹊娜S模型可以很容易仿真真實(shí)人臉，容易發(fā)生安全事故。
當(dāng)前基于3DMM的表情模型主要有兩個(gè)思路，分別是加性模型和乘性模型。加性模型就是線性模型了，將表情作為形狀的一個(gè)偏移量，Es，Ee分別表示形狀和表情基，Ws，We分別表示對應(yīng)的系數(shù)。
但是因?yàn)楸砬橐矔?huì)改變?nèi)四樀男螤?，因此它和形狀并非完全正交的關(guān)系，所以有的研究者提出了乘性模型，如下。
其中de是一個(gè)表情遷移操作集合，第j個(gè)操作即為Tj，δ都是校準(zhǔn)向量。
另一方面，紋理模型也被稱為表觀模型，它相對于形狀模型來說更加復(fù)雜，受到反射率和光照的影響，不過大部分的3DMM模型不區(qū)分兩者，所以我們將其視為一個(gè)因素，即反射率。
光照模型通常采用的是球面模型，光照模型比較復(fù)雜，我們這里就不列出具體的表達(dá)式，大家可以自行閱讀相關(guān)論文。
在2009年提出的BFM模型中，紋理模型是一個(gè)線性模型，即由多個(gè)紋理表情基進(jìn)行線性組合。后續(xù)的研究者們在整個(gè)基礎(chǔ)上增加了紋理細(xì)節(jié)，用于仿真臉部的皺紋等。
盡管在大多數(shù)情況下，我們使用的都是線性3DMM模型，但是非線性3DMM模型同樣也被研究[6]，由于不是主流，就不展開講了。
[1] Blanz V, Vetter T. A morphable model for the synthesis of 3D faces[C]. international conference on computer graphics and interactive techniques, 1999: 187-194.
[2]?Booth J, Roussos A, Ponniah A, et al. Large Scale 3D Morphable Models[J]. International Journal of Computer Vision, 2018, 126(2): 233-254.
[3] Paysan P, Knothe R, Amberg B, et al. A 3D Face Model for Pose and Illumination Invariant Face Recognition[C]. advanced video and signal based surveillance, 2009: 296-301.
[4]?Gerig T , Morel-Forster A , Blumer C , et al. Morphable Face Models - An Open Framework[J]. 2017.
[5]?Cao C, Weng Y, Zhou S, et al. FaceWarehouse: A 3D Facial Expression Database for Visual Computing[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2014, 20(3): 413-425.
[6]?Tran L, Liu X. Nonlinear 3D Face Morphable Model[C]. computer vision and pattern recognition, 2018: 7346-7355.
3. 深度學(xué)習(xí)3DMM重建
傳統(tǒng)的3DMM及其求解核心思路我們上面已經(jīng)講述了，接下來要重點(diǎn)說的是基于深度學(xué)習(xí)的3DMM重建及其研究進(jìn)展。
3.1 全監(jiān)督方法
前面給大家介紹了3DMM模型，傳統(tǒng)的方法需要去優(yōu)化求解相關(guān)系數(shù)，基于深度學(xué)習(xí)的方法可以使用模型直接回歸相關(guān)系數(shù)，以Regressing Robust and Discriminative 3D Morphable Models with a very Deep Neural Network中提出的3DMM CNN[7]方法為代表。
3DMM CNN是一個(gè)非常簡單的回歸模型，它使用了ResNet101網(wǎng)絡(luò)直接回歸出3DMM的形狀系數(shù)和紋理系數(shù)，形狀系數(shù)和紋理系數(shù)各有99維，除此之外還有幾個(gè)核心問題。
(1) 首先是數(shù)據(jù)集的獲取。由于真實(shí)的三維人臉和二維人臉圖像對非常缺乏，采集成本高，作者們用CASIA WebFace數(shù)據(jù)集中的多張照片進(jìn)行model fitting求解生成了對應(yīng)的三維人臉模型，將其作為真值(Ground Truth)，從而得到了二維三維圖像對。
(2) 然后是優(yōu)化目標(biāo)的設(shè)計(jì)。因?yàn)橹亟ǖ慕Y(jié)果是一個(gè)三維模型，所以損失函數(shù)是在三維的空間中計(jì)算，如果使用標(biāo)準(zhǔn)的歐拉損失函數(shù)來最小化距離，會(huì)使得到的人臉模型太泛化，趨于平均臉。對此作者們提出了一個(gè)非對稱歐拉損失，使模型學(xué)習(xí)到更多的細(xì)節(jié)特征，使三維人臉模型具有更多的區(qū)別性，公式如下：
γ是標(biāo)簽，γp是預(yù)測值，通過兩個(gè)權(quán)重λ1和λ2對損失進(jìn)行控制，作者設(shè)定λ2權(quán)重更大，所以是期望γp能夠更大一些，從而提供更多的細(xì)節(jié)。
除了預(yù)測形狀系數(shù)外，3DMM的研究者們還提出了ExpNet[8]預(yù)測表情系數(shù)，F(xiàn)acePoseNet[9]預(yù)測姿態(tài)系數(shù)，驗(yàn)證了基于數(shù)據(jù)和CNN模型學(xué)習(xí)出相關(guān)系數(shù)的可行性。
真實(shí)數(shù)據(jù)集的獲取是比較困難的，而且成本高昂，導(dǎo)致數(shù)據(jù)集較小，所以基于真實(shí)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的模型魯棒性有待提升。很多的方法使用了仿真的數(shù)據(jù)集，可以產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，但是仿真的數(shù)據(jù)集畢竟與真實(shí)的數(shù)據(jù)集分布有差異，以及頭發(fā)等部位缺失，導(dǎo)致模型泛化到真實(shí)數(shù)據(jù)集的能力較差。
3.2 自監(jiān)督方法
三維人臉重建中真實(shí)的數(shù)據(jù)集獲取成本非常高，研究者往往基于少量數(shù)據(jù)或者仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，所訓(xùn)練出來的模型泛化能力會(huì)受到限制，自監(jiān)督的方法則是一個(gè)解決該問題的重要思路。這一類方法不依賴于真實(shí)的成對數(shù)據(jù)集，它將二維圖像重建到三維，再反投影回二維圖，這一類方法以MoFa[10]為代表，整個(gè)流程如下圖所示：
在上圖中，輸入首先經(jīng)過一個(gè)Deep Encoder提取到語義相關(guān)的系數(shù)，系數(shù)包含了人臉姿態(tài)，形狀，表情，皮膚，場景光照等信息。然后將該系數(shù)輸入基于模型的decoder，實(shí)現(xiàn)三維模型到二維圖像的投影，模型可以使用3DMM模型。最后的損失是基于重建的圖像和輸入圖像的像素?fù)p失。當(dāng)然，還可以添加關(guān)鍵點(diǎn)損失，系數(shù)正則化損失作為約束。
3.3 人臉的三維特征編碼
通常的3DMM模型預(yù)測3DMM的系數(shù)，這沒有充分發(fā)揮出CNN模型對于像素的回歸能力，如果我們基于3DMM模型將三維人臉進(jìn)行更好的特征編碼，預(yù)期可以獲得更好的結(jié)果。
這里我們介紹一下兩個(gè)典型代表[11][12]，其一是3DDFA，它使用Projected Normalized Coordinate Code(簡稱PNCC)作為預(yù)測特征。
一個(gè)三維點(diǎn)包括X，Y，Z和R，G，B值，將其歸一化到0～1之后便稱之為Normalized Coordinate Code。如果使用3DMM模型將圖像往X-Y平面進(jìn)行投影，并使用Z-Buffer算法進(jìn)行渲染，NCC作為Z-buffer算法的color-map，便可以得到PNCC圖。
論文《Face Alignment Across Large Poses: A 3D Solution》基于此提出了3DDFA框架，輸入為100×100的RGB圖和PNCC(Projected Normalized Coordinate Code)特征圖，兩者進(jìn)行通道拼接。算法的輸出為更新后的PNCC系數(shù)，包括6維姿態(tài)，199維形狀和29維表情系數(shù)。
整個(gè)網(wǎng)絡(luò)如下：包含4個(gè)卷積層，3個(gè)pooling層和2個(gè)全連接層，前兩個(gè)卷積層局部共享，后兩個(gè)卷積層不采用局部共享機(jī)制。這是一個(gè)級連迭代的框架，輸入為第k次更新的PNCC特征，更新它的誤差，損失使用L1距離。
由于不同維度的系數(shù)有不同的重要性，作者對損失函數(shù)做了精心的設(shè)計(jì)，通過引入權(quán)重，讓網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先擬合重要的形狀參數(shù)，包括尺度、旋轉(zhuǎn)和平移。當(dāng)人臉形狀接近真值時(shí)，再擬合其他形狀參數(shù)，實(shí)驗(yàn)證明這樣的設(shè)計(jì)可以提升定位模型的精度。
由于參數(shù)化形狀模型會(huì)限制人臉形狀變形的能力，作者在使用3DDFA擬合之后，抽取HOG特征作為輸入，使用線性回歸來進(jìn)一步提升2D特征點(diǎn)的定位精度。
其二是PRNet[12]，論文Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network中提出了PRNet(Position map Regression Network)，它利用UV位置圖(UV position map)來描述3D形狀。
在BFM模型中，3D頂點(diǎn)數(shù)為53490個(gè)，作者選擇了一個(gè)大小為256×256×3的圖片來進(jìn)行編碼，其中像素?cái)?shù)目等于256×256=65536，大于且接近53490。這個(gè)圖被稱為UV位置圖(UV position map)，它有三個(gè)通道，分別是X，Y，Z，記錄了三維位置信息。值得注意的是，每個(gè)3D的頂點(diǎn)映射到這張UV位置映射圖上都是沒有重疊的。
有了上面的表示方法，就可以用CNN網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測UV位置圖，采用一個(gè)編解碼結(jié)構(gòu)即可。
另外，作者們?yōu)榱烁玫念A(yù)測坐標(biāo)，或者說為了使預(yù)測出來的結(jié)果更有意義，計(jì)算損失函數(shù)時(shí)對不同區(qū)域的頂點(diǎn)誤差進(jìn)行加權(quán)。不同區(qū)域包括特征點(diǎn)，鼻子眼睛嘴巴區(qū)域，人臉其他部分，脖子共四個(gè)區(qū)域。它們的權(quán)重比例為16:4:3:0，可見特征點(diǎn)最重要，脖子不參與計(jì)算。
[7] Tran A T, Hassner T, Masi I, et al. Regressing robust and discriminative 3D morphable models with a very deep neural network[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 IEEE Conference on. IEEE, 2017: 1493-1502.
[8] Chang F J, Tran A T, Hassner T, et al. ExpNet: Landmark-free, deep, 3D facial expressions[C]//2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018). IEEE, 2018: 122-129.
[9] Chang F J, Tuan Tran A, Hassner T, et al. Faceposenet: Making a case for landmark-free face alignment[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2017: 1599-1608.
[10] Tewari A, Zollh?fer M, Kim H, et al. Mofa: Model-based deep convolutional face autoencoder for unsupervised monocular reconstruction[C]//The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). 2017, 2(3): 5.
[11] Zhu X, Lei Z, Liu X, et al. Face alignment across large poses: A 3d solution[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 146-155.
[12] Feng Y, Wu F, Shao X, et al. Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network[J]. arXiv preprint arXiv:1803.07835, 2018.
4. 難點(diǎn)和展望
從1999年被提出，至今3DMM模型已經(jīng)有超過20年的歷史，技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到從早期基于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法到如今基于深度學(xué)習(xí)模型的系數(shù)回歸，不過當(dāng)前的3DMM模型還面臨著許多的挑戰(zhàn)。
(1) 當(dāng)前的模型基本上都受限于人臉，沒有眼睛，嘴唇以及頭發(fā)信息，然而這些信息對于很多的應(yīng)用卻非常有效。
(2) 3DMM模型參數(shù)空間是一個(gè)比較低維的參數(shù)空間，并且紋理模型過于簡單?；?DMM模型的方法面臨的最大問題就是結(jié)果過于平均，難以重建人臉皺紋等細(xì)節(jié)特征，并且無法恢復(fù)遮擋。對此有的方法通過增加局部模型[13]進(jìn)行了改進(jìn)，而最新的生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[14]也開始被用于紋理建模。
(3) 遮擋臉的信息恢復(fù)。二維的人臉信息一旦被遮擋，也難以被精確地重建，除了利用人臉的對稱先驗(yàn)信息進(jìn)行補(bǔ)全外，有的方法借鑒了檢索匹配[15]的思路，即建立一個(gè)無遮擋的數(shù)據(jù)集，將重建的模型進(jìn)行姿態(tài)匹配和人臉識別相似度匹配，然后經(jīng)過2D對齊，使用基于梯度的方法來進(jìn)行紋理遷移，也有的方法使用GAN來進(jìn)行遮擋信息恢復(fù)[16]。
(3) 當(dāng)前3DMM模型中主要使用PCA來提取主成分信息，但是這不符合我們通常對人臉的描述，因此這并非是一個(gè)最合適的特征空間。
(4) 當(dāng)前存在著各種各樣的3DMM模型的變種，但是沒有一個(gè)模型能夠在各種場景下取得最優(yōu)的效果。
另一方面，3DMM模型也與許多新的技術(shù)開始結(jié)合，比如與生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型一起進(jìn)行人臉的數(shù)據(jù)增強(qiáng)[17]，姿態(tài)編輯[17]，人臉的特征恢復(fù)[18]，對于提升人臉識別模型在具有挑戰(zhàn)性的大姿態(tài)以及遮擋場景下的性能中具有非常重要的意義。
[13] Richardson E, Sela M, Or-El R, et al. Learning detailed face reconstruction from a single image[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017: 1259-1268.
[14] Sela M, Richardson E, Kimmel R, et al. Unrestricted Facial Geometry Reconstruction Using Image-to-Image Translation[C]. international conference on computer vision, 2017: 1585-1594.
[15] Tran A T, Hassner T, Masi I, et al. Extreme 3D Face Reconstruction: Seeing Through Occlusions[C]//CVPR. 2018: 3935-3944.
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[17] Yin X, Yu X, Sohn K, et al. Towards Large-Pose Face Frontalization in the Wild[C]. international conference on computer vision, 2017: 4010-4019.
[18]?Yuan X, Park I. Face De-Occlusion Using 3D Morphable Model and Generative Adversarial Network[C]. international conference on computer vision, 2019: 10062-10071.
?5. 如何學(xué)習(xí)以上算法
在上面我們介紹了基于3DMM模型的核心技術(shù)，實(shí)際上3DMM模型如今還有許多新的進(jìn)展，后續(xù)深入學(xué)習(xí)可以參考有三AI秋季劃的人臉?biāo)惴ńM，可分別學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容。
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如書名《深度學(xué)習(xí)之人臉圖像處理：核心算法與案例實(shí)踐》，這是一本講述在人臉各個(gè)方向中的深度學(xué)習(xí)算法的書籍，同時(shí)配套有大量實(shí)戰(zhàn)案例，以下為實(shí)拍圖。
全書共計(jì)11章，目錄如下：
第1章 人臉圖像和特征基礎(chǔ)
第2章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)?
第3章 人臉數(shù)據(jù)集
第4章 人臉檢測
第5章 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測
第6章 人臉識別
第7章 人臉屬性識別
第8章 人臉屬性分割
第9章 人臉美顏和美妝
第10章 人臉三維重建
第11章 人臉屬性編輯
本書依舊很緊湊，不過相比我之前兩本書，要厚不少，下面是對比圖，價(jià)格自然也要貴一些，不過相比其他的一次性消費(fèi)，書怎么看都是賤賣。
本書主要內(nèi)容
第1章，講解人臉基礎(chǔ)，包括人臉圖像的特點(diǎn)，最常用的特征和對應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
第2章，講解深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與核心優(yōu)化技術(shù)。
第3章，集中講解人臉相關(guān)數(shù)據(jù)集，包括人臉檢測，關(guān)鍵點(diǎn)檢測，人臉識別，人臉屬性分析，人臉姿態(tài)與3D，人臉活體與偽造，人臉風(fēng)格化。
第4章 講解人臉檢測，包括通用的目標(biāo)檢測算法，傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)人臉檢測方法，以及相關(guān)實(shí)踐。
第5章 講解人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測，包括關(guān)鍵點(diǎn)的標(biāo)注發(fā)展，傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法，以及相關(guān)實(shí)踐。
第6章 講解人臉識別算法，包括人臉識別的基礎(chǔ)和核心技術(shù)，人臉識別面臨的挑戰(zhàn)和未來，以及相關(guān)實(shí)踐。
第7章 講解人臉屬性識別，包括人臉性別，年齡，表情，顏值識別，以及相關(guān)實(shí)踐。
第8章 講解人臉屬性分割，包括深度學(xué)習(xí)圖像分割核心技術(shù)，人臉圖像分割實(shí)踐。
第9章 講解人臉美顏和美妝算法，包括基于濾波變形的美顏算法，妝造遷移算法，以及相關(guān)實(shí)踐。
第10章 講解人臉三維重建，包括三維人臉基礎(chǔ)，傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)三維人臉重建方法，以及相關(guān)實(shí)踐。
第11章 講解人臉屬性編輯，包括表情，年齡，姿態(tài)，換臉，風(fēng)格化算法，以及相關(guān)實(shí)戰(zhàn)。
下圖展示的是書中彩色印刷的實(shí)驗(yàn)效果圖，更多實(shí)驗(yàn)結(jié)果請大家直接閱讀書籍。
本書特色
本書是業(yè)界首本系統(tǒng)性講解基于深度學(xué)習(xí)的人臉圖像算法的書籍，有若干特色。
(1)?內(nèi)容全面。本書以應(yīng)用為脈絡(luò)，詳述了人臉檢測，識別，屬性分析與編輯，三維重建等方法，基本上覆蓋了人臉圖像算法的所有重要領(lǐng)域。
(2)?傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)算法兼具。雖然本書名為《深度學(xué)習(xí)之人臉圖像處理》，但是作者是做傳統(tǒng)圖像算法出身，所以書中每一章都有一定的篇幅在講述傳統(tǒng)人臉圖像處理算法，供大家拓展學(xué)習(xí)。
(3)?實(shí)踐充分，由淺入深。書中內(nèi)容的章節(jié)設(shè)置都是先說清楚理論，然后緊接著選取最具有代表性的內(nèi)容進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)踐。
更多評點(diǎn)可以查看幾個(gè)師長和朋友的推薦。
依圖科技CTO 新加坡工程院院士 IEEE Fellow 顏水成
人臉圖像是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的圖像，幾乎每一個(gè)從事計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域工作的技術(shù)人員都會(huì)有所涉及。本書從人臉圖像的各項(xiàng)應(yīng)用場景出發(fā)，介紹了其中以深度學(xué)習(xí)模型為主的核心技術(shù)，理論指導(dǎo)詳細(xì)，案例實(shí)踐豐富，適合從事人臉圖像相關(guān)工作的技術(shù)人員進(jìn)行閱讀學(xué)習(xí)。
中科院計(jì)算所研究員，智能信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任，山世光
人臉識別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最成功、最落地的技術(shù)之一，而其成功離不開以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的深度學(xué)習(xí)。本書全面介紹了基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別方法及其相關(guān)技術(shù)，囊括了人臉檢測、特征點(diǎn)定位、人臉識別、人臉屬性估計(jì)、人臉部件分割、3D人臉重建乃至人臉美顏與美妝等最常用的技術(shù)范疇。內(nèi)容全面，案例豐富，實(shí)踐性強(qiáng)，不僅適合人臉識別領(lǐng)域的研究生和技術(shù)人員查閱，也對計(jì)算機(jī)視覺、模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的從業(yè)者有參考價(jià)值。
美圖公司MTlab負(fù)責(zé)人 許清泉
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的全面發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在人臉圖像的應(yīng)用層出不窮。本書圍繞深度學(xué)習(xí)技術(shù)，詳細(xì)介紹人臉圖像處理各方面的知識，并配套豐富的算法實(shí)踐。通過閱讀本書，可以更加全面了解相關(guān)理論及應(yīng)用，系統(tǒng)地掌握人臉技術(shù)。
新智元?jiǎng)?chuàng)始人&CEO 楊靜：
深度學(xué)習(xí)在產(chǎn)業(yè)界的崛起從ImageNet開始，中國在人臉圖像應(yīng)用領(lǐng)域也走在世界最前沿，屢屢斬獲全球大賽冠軍獎(jiǎng)項(xiàng)。但是業(yè)界還是缺乏系統(tǒng)性講解人臉圖像核心算法理論和實(shí)踐的書籍。言有三在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中從業(yè)多年，積累了豐富的人臉圖像相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，本書介紹了人臉圖像各項(xiàng)應(yīng)用場景所需要的核心技術(shù)，填補(bǔ)了深度學(xué)習(xí)人臉圖像實(shí)踐應(yīng)用圖書的空白。