論文の概要: Towards Metrical Reconstruction of Human Faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06607v1
- Date: Wed, 13 Apr 2022 18:57:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-15 13:17:53.192415
- Title: Towards Metrical Reconstruction of Human Faces
- Title（参考訳）: 顔の計量的再構築に向けて
- Authors: Wojciech Zielonka and Timo Bolkart and Justus Thies
- Abstract要約: 顔の形状を学習するための教師付きトレーニングスキームについて論じる。
大規模な2次元画像データセットで事前訓練した顔認識ネットワークを利用する。
提案手法は,最先端の再建手法よりも大きなマージンで優れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.782425305421505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face reconstruction and tracking is a building block of numerous applications
in AR/VR, human-machine interaction, as well as medical applications. Most of
these applications rely on a metrically correct prediction of the shape,
especially, when the reconstructed subject is put into a metrical context
(i.e., when there is a reference object of known size). A metrical
reconstruction is also needed for any application that measures distances and
dimensions of the subject (e.g., to virtually fit a glasses frame).
State-of-the-art methods for face reconstruction from a single image are
trained on large 2D image datasets in a self-supervised fashion. However, due
to the nature of a perspective projection they are not able to reconstruct the
actual face dimensions, and even predicting the average human face outperforms
some of these methods in a metrical sense. To learn the actual shape of a face,
we argue for a supervised training scheme. Since there exists no large-scale 3D
dataset for this task, we annotated and unified small- and medium-scale
databases. The resulting unified dataset is still a medium-scale dataset with
more than 2k identities and training purely on it would lead to overfitting. To
this end, we take advantage of a face recognition network pretrained on a
large-scale 2D image dataset, which provides distinct features for different
faces and is robust to expression, illumination, and camera changes. Using
these features, we train our face shape estimator in a supervised fashion,
inheriting the robustness and generalization of the face recognition network.
Our method, which we call MICA (MetrIC fAce), outperforms the state-of-the-art
reconstruction methods by a large margin, both on current non-metric benchmarks
as well as on our metric benchmarks (15% and 24% lower average error on NoW,
respectively).
- Abstract（参考訳）: 顔の再構築と追跡は、AR/VR、人間と機械の相互作用、および医療応用における多くの応用の構成要素である。
これらの応用のほとんどは、特に再構成された対象がメートル法的な文脈(すなわち既知の大きさの参照対象が存在する場合)に置かれたときに、メートル法的に正しい形状の予測に依存する。
被写体の距離や寸法を測定するアプリケーション(例えば、メガネフレームに事実上適合する)にはメートル法的な再構成も必要である。
1枚の画像から顔の復元を行う最先端の手法は、大規模な2次元画像データセットを自己監督的にトレーニングする。
しかし、視点投影の性質のため、実際の顔次元を再構築することができず、平均的な人間の顔の予測でさえ、計量的な意味でこれらの手法よりも優れる。
顔の実際の形状を学習するために,教師付きトレーニング手法を提案する。
このタスクには大規模な3Dデータセットが存在しないため、我々は注釈付きで、小・中規模のデータベースを統一した。
結果として得られた統一データセットは、2k以上のidを持つ中規模データセットであり、トレーニングは純粋に過剰フィッティングにつながる。
この目的のために,大規模2d画像データセットに事前学習した顔認識ネットワークを活用し,表情,照明,カメラ変更に頑健な顔特徴を提供する。
これらの特徴を用いて、顔形状推定器を教師付きで訓練し、顔認識ネットワークの堅牢性と一般化を継承する。
MICA (MetrIC fAce) と呼ばれる本手法は, 現行の非メトリックベンチマーク, および基準ベンチマーク(それぞれ NoW の平均誤差を15%, 24%) において, 最先端の復元手法よりも高い性能を示した。
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