三维自拍是这里

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2017年9月26日12:00:00.000

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在诺丁汉大学和金斯顿大学的大学计算机科学家们已经解决了,有一个复杂的问题,到现在为止,击败了视觉和图形的研究专家。他们已经开发出能够从单一的2D图像产生三维面部重建技术 - 三维自拍。

他们的新的Web应用程序允许人们上传单色图片和接收,在几秒钟内,显示出他们的脸形状的3D模型。人们正在排队尝试一下,到目前为止,超过40万级的用户有一展身手。你可以通过自拍,上传到自己的网站自己做.

这项研究 '大姿态三维人脸重建经由直接体积CNN回归单张图像  是领导的博士研究生艾伦·杰克逊并与其他博士生进行阿德里安·布拉特基于双方在计算机视觉实验室在里面计算机科学学院。这两个学生被监督此Georgios(Yorgos)Tzimiropoulos助理教授计算机科学学院。这项工作是在合作完成与瓦西雷斯Argyriou博士从计算机科学和数学的金斯顿大学学院。

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结果将在计算机视觉(ICCV)2017年的国际会议在威尼斯下月提交。

技术在一个非常早期的阶段

该技术是远远不够完善,但这是科学家们一直在寻找突破计算机。

它一直采用卷积神经网络(CNN),它使用机器学习给电脑来学习,而不明确地编程的能力,人工智能(AI)的领域发展。

该研究小组,通过Yorgos Tzimiropoulos医生的监督,培训了2D画面和3D面部模型的一个巨大的数据集CNN。有了这些信息,他们CNN能够从单一的2D图像重建3D面部几何。它也可以很好的猜测在脸部的不可见的部分。

简单的想法复杂的问题

Tzimiropoulos博士说:主要新颖之处在于在我们的方法的简单性,其绕过通常由其他tecniques复杂管线。相反,我们想出了8万周的面孔训练一个很大的神经网络直接学习输出从单一的2D图像的3D面部几何的想法。

这是很了不起的困难的问题。当前的系统需要多个面部图像和面对若干挑战,如在大型面部姿势,表情和非均匀照明致密的对应关系。

艾伦·杰克逊说:我们的CNN仅使用一个单一的2D脸部图像,以及任意面部姿态(例如正面或个人资料图片)和面部表情的作品(比如笑)。

阿德里安布拉特所述的方法可以被用来重建整个3D面部几何图形,包括脸部的不可见的部分。

他们的技术演示了一些进步可能通过深入学习使用人工神经网络的机器学习的形式来模拟大脑使得信息之间的连接的方式。

瓦西雷斯Argyriou博士,从科学,工程与计算机的金斯敦大学的教授,说:什么让人印象深刻关于这项技术的是它如何使创建3D面部模型那么简单的过程。

还有什么应用呢?

除了更标准的应用,如面部和情感识别,该技术可用于个性化的电脑游戏,提高了增强现实,让人们尝试网上配件如眼镜。

它也可能有医疗应用,如模拟整容手术的结果或有助于理解医疗条件,如自闭症和抑郁症。

他们的视频示例可以看到这里.
码是可在这里.
他们的在线演示可以在这里找到.

亚伦斯博士是由英国诺丁汉大学的资助。他的研究主要集中在应用到人脸深度学习。这包括3D重建和分割应用到人的面部和身体。

阿德里安·布拉特是在计算机视觉实验室的博士研究生。他的主要研究方向是面分析的面积,人体姿势估计和神经网络的量化/二值化。

 完

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