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3D人脸技术漫游指南

目录 导语 3D人脸基础知识 初识3D人脸 相机模型 3D相机 3D人脸数据 3D人脸相关任务 常见Pipeline 3D人脸识别 3D人脸重建 总结 导语 随着深度学习技术的推进，人脸相关任务研究也跃升为学界和业界的热点 相机模型 了解 3D 人脸相关任务之前，有一个基础且非常重要的“知识点”，就是相机模型，不了解它，就无法入门 3D。 基于模型的人脸重建 3D 人脸重建中有两个比较常用的模型，其中一个为通用模型 CANDIDE，另一个为 3DMM。 Of 3D Faces》一文中提出的一种人脸模型的线性表示，可以将一张 2D 的人脸图片生成其对应的 3D 人脸模型，表示方法为： ? 利用一个人脸数据库构造一个平均人脸形变模型，在给出新的人脸图像后，将人脸图像与模型进行匹配结合，修改模型相应的参数，将模型进行形变，直到模型与人脸图像的差异减到最小，这时对纹理进行优化调整，即可完成人脸建模

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汇总|3D人脸重建算法

为此，我们从一个初始的3D人脸形状开始，根据输入的2D人脸图像中的一些带注释的标志点和离线学习的一系列回归函数逐步调整它。 由于图像数据是三维人脸的二维投影，因此产生的深度模糊使问题不适定。 大多数现有的方法依赖于从有限的3D人脸扫描构建的数据驱动先验。 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。 使用这四种自监督方案，2DASL方法显著地减轻了对传统的成对2D-to-3D注释的要求，并且在不需要任何额外3D注释的情况下，给出了更高质量的3D人脸模型。 这是一种新的方法，不同于大多数常用的通过收集更多带有3D注释的数据进行模型训练来改进3D人脸模型的方法。 2、 我们介绍了一种新的方法，该方法能够通过自监督学习训练具有二维人脸图像的三维人脸模型。

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    3D人脸重建和人脸分析常用的数据集汇总

    http://www.sciweavers.org/subject/bu-3dfe-database 提出了一个新开发的三维面部表情数据库，其中包括原型三维面部表情形状和来自100名受试者的2500个模型的二维面部纹理 它的设计目的是以可控的方式模拟真实的监视条件，并探索在真实场景中开发三维模型的效果。为此，设计了数据采集pipelines，以提供相互一致的三维数据和二维视频。 1、首先，使用三维扫描仪捕获每个对象的三维模型。 2、其次，我们录制高清晰度（HD）视频的对象，因为他模拟了一系列特定的头部旋转（这大致相当于一个合作的环境）。 ：人脸属性识别、人脸检测、标志点（或面部）定位、人脸编辑与合成。 参考论文：How far are we from solving the 2D \& 3D Face Alignment problem？ ? ? ?

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    JS 3D 模型

    这是一个简单的 JS 3D 模型，能跑在包括 IE6 的所有浏览器上，结合一下 tween 缓动算法，理论上已经可以完美模拟像 http://www.cu3ox.com/ 这个网站上方 banner 的各种变换效果了 介绍一下实现细节，矢量绘图仍然用的是 Raphael 库，Raphael 我在《如何用 JS 实现 3D ×××效果》这篇文章里有过介绍。 关于画家算法 渲染器工作时，会从他的角度上能看到的所有物体都描绘出来，即用 2D 的手法去描述 3D 的物体。

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    自制人脸数据，利用keras库训练人脸识别模型

    为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习，说白了，机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为。 机器学习也是如此，要想识别出这张人脸属于谁，我们同样需要大量的本人和其他人的人脸数据，然后将这些数据输入Tensorflow这样的深度学习（深度学习指的是深度神经网络学习，乃机器学习分支之一）框架，利用深度学习框架建立属于我们自己的人脸分类模型 同时，为了验证其它深度学习库的效率和准确率，当然也为了满足我的好奇心，我还使用了Theano，利用CNN——卷积神经网络来训练我的人脸识别模型。 前面已经说过，OpenCV对人脸的识别也不是100%准确，因此，我们截取的人脸图像中会有些不合格的，比如误把灯笼当人脸存下来了或者人脸图像很模糊。 利用keras库训练人脸识别模型 CNN擅长图像处理，keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型，万事俱备，就放开手做吧。

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    人脸识别模型的动手实践！

    我们可以达成的效果 人脸识别的技术关键——活体检测 一般提到人脸识别技术，即指人脸比对或人脸匹配，即将待识别的人脸和系统中已经提前录入的人脸信息（如身份证照片）进行特征的比对，而在使用神经网络提取特征进行比对之前 因此整个人脸识别过程一般为（并非一定要这样）：人脸检测 -> 关键点检测 -> 人脸对齐 -> 活体检测 -> 人脸特征提取 -> 人脸比对。 项目代码目录如图所示（代码地址见文末）： 其中，alive_detect为自定义的文件夹，里面存放了一些测试视频，人脸检测模型权重等等文件。 32 --batch_size 8 验证集上结果，ACER=0.0358 模型效果测试 调用训练好的模型，对视频中的人脸进行活体检测。 测试结果示例 扩展 关于模型训练，可继续调参以期在验证集获得更好的效果。 关于数据集，可以使用全部三种模态的数据，使用FaceBagNet模型进行多模态人脸活体检测模型的训练。

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    与人脸有关的模型总结

    ASM(Active Shape Model)早期的基于统计学习的人脸配准算法 AAM (active appearance model)是ASM的改进算法 CLM constrained local ESR：提出了两阶段的学习策略和像素差特征，并通过随机蒛来回归人脸关键点的位置； LBP：在ESR的基础上提出了稀疏的局部二值化特征，并用随机回归森林进行学习。 相比较Gabor等其他梯度特征，更适合人脸配准实时性的要求。

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    中国团队提出最新3D人脸视频生成模型，实现SOTA

    文中，作者设计了一套三维动态预测和人脸视频生成模型(FaceAnime)来预测单张人脸图像的3D动态序列。 首先，方法基于三维形变模型（3D Morphable Models, 3DMM）对单张人脸图像进行三维重建，3DDP网络随后预测该图像未来的3D动态序列，之后将动态序列进行稀疏纹理映射渲染，最后使用PGFG FaceAnime的整体框架图，3DDP网络部分 FaceAnime的整体框架图，PGFG网络部分 3D人脸重建和稀疏纹理映射 3D形变模型（3D Morphable Model, 3DMM）用来从2D 人脸图像中预测相应的3D人脸。 损失函数： 给一个source人脸图像，作者使用2DAL模型回归出相应的3DMM系数，用来表示初始的3D dynamic d0。之后模型通过观测d0来生成一个系数序列d1:T hat。

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    FaceShifter：新的人脸交换模型

    FaceShifter [1]便是其中之一，它是一种深度学习模型，可以非常先进的技术实现人脸交换。在本文中，我们将了解它是如何工作的。 01.问题描述 我们有一张源人脸图像Xₛ和一张目标人脸图像Xₜ，我们想要产生一个新的人脸图像Yₛₜ。它具有Xₜ图像中的属性（姿势，照明，眼镜等）和Xₛ图像中人的身份。图1总结了该问题陈述。 现在，我们继续解释模型。 ? 图1.换脸的问题描述，所示结果来自FaceShifter模型 02.FaceShifter模型 FaceShifter由AEI-Net和HEAR-Net的两个网络组成。 此矢量编码Xₛ中人脸的身份，这意味着它应提取人类用来区分不同人的人脸的特征，例如眼睛的形状，眼睛与嘴巴之间的距离，嘴巴的弯曲度等。 使用了经过训练的人脸识别网络。 这里的属性表示目标图像中人脸的配置，例如人脸的姿势，轮廓，面部表情，发型，肤色，背景，场景照明等。

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    单张图像重建3D人手、人脸和人体

    目前大多数的工作主要在2D上对人体姿态，人手关键点以及人脸进行研究，由于真实的场景是以3D为基础的，并且缺乏3D模型和丰富的3D数据，因此捕捉人体，人手和人脸的3D表面异常困难。 目前有一些方法通过深度学习的方法从单张图片中回归出SMPL的参数，但是要估计带有人手和人脸的3D人体缺乏有效的训练数据。 相关研究 3.1 人体建模 身体，人脸和人手：3D身体建模的问题以前通过将身体分解成多个部分和分别建模来解决。本文关注的方法是从3D扫描中学习统计形状模型。 SMPL+H从3D扫描学习结合了SMPL身体与3D手模型。手部的形状变化来自全身扫描，而姿态依赖的变形则来自手部扫描的数据集。SMPL+H不包含可变形的人脸。 3.2 人体结构推理 有很多方法可以从图像或RGB-D估计3D人脸，也有很多方法可以从这些数据估计手部。

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    MDFR ：基于人脸图像复原和人脸转正联合模型的人脸识别方法

    在模型的构建中，作者引入了姿态残差学习策略，以及一个基于3D的姿势归一化模块(3D-based Pose Normalization Module，PNM)，该模块可以感知输入人脸姿态和正面人脸姿态之间的差异 在本文中，作者提出了一种解决多退化因子的人脸复原模型（MDFR），从给定任意姿态的低质量人脸图像中恢复出高质量正面人脸。 ； 在人脸转正过程中，使用了姿态残差学习策略，并且提出了一种基于3D的姿态归一化模块； 提出了一种有效的整合训练策略将人脸重建和转正任务融合到一个统一的网络中，该方法能够进一步提升输出的人脸质量和后续的人脸识别效果 基于3D形变模型(3D Morphable Model, 3DMM)，二维人脸图像对应的三维顶点可以通过人脸正交基线性加权相加而得到： 通过尺度正交映射将三维人脸顶点映射到二维图像平面，二维侧脸人脸图像可以表示为 当移去旋转矩阵和平移向量后，归一化后真实转正的人脸密集二维坐标可以表述为： 在文章中，作者使用3D人脸转正方法 2DAL 从一张给定的二维人脸图像中获取人脸密集坐标，最后选取18个常用的关键点来生成相应的高斯热力图

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    详解OpenVINO 模型库中的人脸检测模型

    OpenVINO人脸检测模型 OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。 下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下： ? 代码演示与对比 上面的OpenVINO的人脸检测模型列表中，MobileNetv2 + SSD/FCOS适用于速度优先，不同分辨率的场景，ResNet152 + ATSS是OpenVINO模型库中的精度最高的人脸检测预训练模型 下面我们就通过代码分别测试FCOS与ATSS两种检测模型的检测效果比较，针对同一张测试人脸图像，图示如下：（此张非原图！原图太大，无法上传） ? 统一调整阈值为0.25，推理时间与检测人脸总数的对比图如下： ? 最终分别得到测试图像如下： FCOS ? ATSS ?

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    人脸对齐：ASM (主动形状模型)算法

    导语 ：人脸对齐领域较早但是非常重要的ASM算法介绍 主动形状模型发表在95年，已经是比较老的模型了， 但是该算法是以后很多人脸对齐算法的基础，对理解人脸对齐领域算法有益，所以做了些研究。 ASM是一种基于点分布模型（Point Distribution Model,PDM）的算法。ASM是一个通用的形状模型，在这里， 我们重点讨论在人脸上的应用。 在PDM中，外形相似的物体，例如人脸、人手等几何形状可以通过若干关键特征点（landmarks）的坐标依次串联形成一个形状向量来表示。例如， 对于人脸： 这里的Xi 即为上图人脸的形状向量。 把这些形状向量作为线性形状模型的输入。 二、 线性形状模型 ASM中假设合理的人脸形状向量分布在 高维空间的一个超平面上， 并且每个维度合理范围限制在3倍方差(3 sigma 原则)。 这样， 我们建立了每个特征点的局部梯度模型--高斯分布模型。

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    OpenCV人脸识别之二：模型训练

    1、csv文件的生成 当我们写人脸模型的训练程序的时候，我们需要读取人脸和人脸对应的标签。直接在数据库中读取显然是低效的。所以我们用csv文件读取。 2、训练模型 现在数据集、csv文件都已经准备好了。接下来要做的就是训练模型了。 这里我们用到了opencv的Facerecognizer类。 opencv中所有的人脸识别模型都是来源于这个类，这个类为所有人脸识别算法提供了一种通用的接口。文档里的一个小段包含了我们接下来要用到的几个函数： ? 接下来就分别训练这三种人脸模型。这个时候就能体现出Facerecognizer类的强大了。 testLabel = labels[labels.size() - 1]; images.pop_back(); labels.pop_back(); // 下面几行创建了一个特征脸模型用于人脸识别

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    深度学习之人脸识别模型--FaceNet

    //github.com/VisualComputingInstitute/triplet-reid (5)、FaceNet源码解读(网友解读版三)，（2）是在借鉴此作者的博客， 本篇博客也提供了各种人脸数据集的介绍和预模型的下载 3、评估预训练模型的准确率 1）、模型下载 facenet提供了两个预训练模型，分别是基于CASIA-WebFace和MS-Celeb-1M人脸库训练的，不过需要去谷歌网盘下载，这里给其中一个模型的百度网盘的链接 运行结果，可以看出，模型的精度高达99.7% ? 4、人脸对比程序运行 FaceNet可以对比两张人脸图片，可以得出他们的经过网络映射之后的欧式距离，相同的人脸的距离越小。 facenet ：用于人脸映射的神经网络 util/plot_learning_curves.m:这是用来在训练softmax模型的时候用matlab显示训练过程的程序 2、facenet/contributed ② 对裁剪的人脸使用facenet进行embedding ③ 执行predict.py进行人脸识别（需要训练好的svm模型） 3）、以numpy数组的形式输出人脸聚类和图像标签 代码：facenet

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    【人脸表情识别】基于回归模型的人脸表情识别方法

    这篇文章，我们将介绍通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。 图2｜不同细粒度人脸表情分类方式[2,3] 在基于连续模型的人脸表情识别领域中，二维连续模型[5]是最常用的定义表情的方式（如图）。 但目前，基于连续模型的人脸表情相关研究并不多，其中最主要的原因在于标注连续的标签不仅对标注人员有更高的要求而且标注工作花费的时间也多得多。 具体实现方法可参考前面专栏中基于图片/视频的人脸表情识别方法，其中的一些方法只需要将输出从分类概率转换为连续值，更换回归任务的损失函数即可同样适用到基于连续模型的人脸表情识别之中。 总结 本文首先介绍了基于连续模型的人脸表情识别的相关概念，然后了解了目前基于连续模型的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及实现方法。

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    Flutter 中渲染3D 模型

    原文地址：https://medium.com/flutterdevs/explore-model-viewer-in-flutter-e5988edbfe66 3D模型是具有3个测量长度，宽度和深度的模型 **我们将实现一个模型查看器演示程序，并在您的flutter应用程序中使用model_viewer包以glTF和GLB格式显示3D模型。 3D模型显示3D图片。 ? 该演示视频展示了如何在Flutter中创建模型查看器。它显示了如何在flutter应用程序中使用model_viewer包来运行模型查看器。 它以glTF和GLB格式显示3D模型，并通过鼠标，手触摸和自动旋转将其旋转360度。 功能 模型查看器具有以下功能： 呈现glTF和GLB模型。（此外，USDZ型号在iOS 12+上。） 参数 **src：**此参数用于3D模型的URL或路径。此参数是必需的。仅支持glTF / GLB型号。

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    网页显示3D模型 原

    3D模型展示平台 方式1：Sketchfab 官方地址：https://sketchfab.com/features 方式2：3DPunk 官方地址：https://www.3dpunk.com/ THREE.JS

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    OpenVINO实时人脸表面3D点云提取

    人脸3D点云提取网络 ? 2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh，被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。 图-2 最终输出的点云数据是468个3D坐标人脸点云坐标，输入人脸的ROI区域，大小为192x192。 我们的基本思路是首先通过OpenVINO自带的人脸检测模型实现人脸检测，然后截取人脸ROI区域再送到facemesh模型中实现人脸3D表面点云468个点提取。 : 1x1xNx7 通道的顺序是：BGR 从图-2得知人脸3D点云提取模型facemesh的输入格式为1x3x192x192,输出层有两个分别是preds与confs，其中preds是点云数据，confs ROI然后提取人脸3D点云数据,然后显示： # 设置输入图像与人脸检测模型推理预测 image = cv.resize(frame, (w, h)) image = image.transpose(2,

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    基于Pytorch实现的快速人脸识别模型

    前言 本项目参考了ArcFace的损失函数结合MobileNet，意在开发一个模型较小，但识别准确率较高且推理速度快的一种人脸识别项目，该项目训练数据使用emore数据集，一共有85742个人，共5822653 python eval.py 预测 本项目已经不教提供了模预测，模型文件可以直接用于预测。 在执行预测之前，先要在face_db目录下存放人脸图片，每张图片只包含一个人脸，并以该人脸的名称命名，这建立一个人脸库。之后的识别都会跟这些图片对比，找出匹配成功的人脸。。 这里使用的人脸检测是MTCNN模型，这个模型具有速度快，模型小的特点，源码地址：Pytorch-MTCNN 如果是通过图片路径预测的，请执行下面命令。 python infer.py --image_path=temp/test.jpg 日志输出如下： 人脸检测时间：38ms 人脸识别时间：11ms 人脸对比结果： [('迪丽热巴', 0.7030987

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