論文の概要: Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09960v2
• Date: Sun, 7 Feb 2021 16:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:07:01.932508
• Title: Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment
• Title（参考訳）: 高速で高精度で安定な3次元顔アライメントを目指して
• Authors: Jianzhu Guo, Xiangyu Zhu, Yang Yang, Fan Yang, Zhen Lei and Stan Z. Li
• Abstract要約: 本稿では,速度,精度,安定性のバランスをとる3DDFA-V2という新しい回帰フレームワークを提案する。 本研究では,静止画を平面内と面外の動きを取り入れた映像に変換する仮想合成法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.01620081047336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing methods of 3D dense face alignment mainly concentrate on accuracy, thus limiting the scope of their practical applications. In this paper, we propose a novel regression framework named 3DDFA-V2 which makes a balance among speed, accuracy and stability. Firstly, on the basis of a lightweight backbone, we propose a meta-joint optimization strategy to dynamically regress a small set of 3DMM parameters, which greatly enhances speed and accuracy simultaneously. To further improve the stability on videos, we present a virtual synthesis method to transform one still image to a short-video which incorporates in-plane and out-of-plane face moving. On the premise of high accuracy and stability, 3DDFA-V2 runs at over 50fps on a single CPU core and outperforms other state-of-the-art heavy models simultaneously. Experiments on several challenging datasets validate the efficiency of our method. Pre-trained models and code are available at https://github.com/cleardusk/3DDFA_V2.
• Abstract（参考訳）: 既存の3次元密度面アライメントの手法は主に精度に集中しており、実用的応用範囲は限られている。 本稿では,速度,精度,安定性のバランスをとる3DDFA-V2という新しい回帰フレームワークを提案する。 まず、軽量なバックボーンに基づいて、3DMMパラメータの小さなセットを動的に回帰するメタジョイント最適化手法を提案し、同時にスピードと精度を大幅に向上させる。 映像の安定性をさらに向上するため,静止画を平面内および面外移動を取り入れたショートビデオに変換する仮想合成法を提案する。 高い精度と安定性の前提で、3DDFA-V2は1つのCPUコア上で50fps以上で動作し、同時に他の最先端の重モデルより優れている。 いくつかの挑戦的データセットの実験により,本手法の有効性が検証された。 事前トレーニングされたモデルとコードはhttps://github.com/cleardusk/3ddfa_v2で入手できる。

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