Github 项目推荐 | Basel Face Model 2017 完全参数化人脸

本软件可以从 Basel Face Model 2017 里生成完全参数化的人脸,论文链接:

https://arxiv.org/abs/1712.01619

根据开发者的需求,该软件可以控制人脸的姿态、相机、颜色、光亮等参数的变化。生成的数据集可以用来训练和比较 SVMs, CNNs 或者胶囊网络等机器学习技术的结果。

从上图中您可以看到该数据生成器采样的示例人脸图像,每行都显示同一个人脸标识的不同图像。

上面的一行图片说明了图像的模型参数是沿着某个参数在等距位置上采样的 - 在这种情况为偏航姿态(the yaw pose),我们将此设置称为“受控”(controlled)。

底行中的图像是通过从模型参数随机抽样生成的。 我们将此设置称为“随机”(random)。

用法

安装:

  • 已安装Java(建议使用8.0或更高版本)
  • 下载jar和配置文件
  • 下载Basel Face Model 2017
  • 下载Basel Illumination Prior 2017
  • 获取背景数据集,例如可描述的纹理数据集

运行:

  • 修改data / config_files / example_config_controlled.json中的路径和配置
  • 用于在“受控”设置中生成图像,执行:
  • java -Xmx2g -cp generator.jar faces.apps.ControlledFaces -c data / config_files / example_config_controlled.json
  • 为了在“随机”设置中生成图像,执行:
  • java -Xmx2g -cp generator.jar faces.apps.RandomFaces -c data / config_files / example_config_random.json

对于开发者:

  • 已安装Java(建议使用8.0或更高版本)
  • 安装sbt(仅用于从源代码编译)
  • 克隆库
  • 编译并使用sbt run -mem 2000运行

Github 地址

https://github.com/unibas-gravis/parametric-face-image-generator

原文发布于微信公众号 - AI研习社(okweiwu)

原文发表时间:2018-02-23

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