微软研究提出单纯依靠密集Landmark实现逼真人脸3D重建
人脸重建
（映维网Nweon 2022年08月18日）Landmark通常在人脸分析中起着关键作用，但关于身份或表情的众多方面无法仅用稀疏Landmark来进行表示。为了更精确地重建人脸，行业通常将Landmark与深度图像等附加信号或微分渲染等技术相结合。但令研究人员好奇的一个问题是：为了进一步简化流程和优化资源利用，是否可以单纯依靠（密集）Landmark来实现逼真的人脸重建呢？
在2022年欧洲计算机视觉会议（European Conference on Computer Vision），微软提出了自己的解决方案：单纯依靠密集Landmark来实现逼真人脸重建。其中，团队表示相关方法可以准确预测十倍于平常的Landmark，覆盖整个头部，包括眼睛和牙齿。
正如前面所述，微软表示他们的方法可以准确预测十倍于平常的Landmark，覆盖整个头部，包括眼睛和牙齿。简单来说，这是通过使用合成训练数据来实现，从而保证了完美的Landmark标注。
概括而言，团队的方法主要包括两步：
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首先预测概率密集Landmark L，每个Landmark都具有位置µ和确定性σ。
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然后，研究人员将3D人脸模型拟合到L，通过优化模型参数Φ最小化能量E
值得注意的是，尽管人类可能会始终使用68个Landmark标记图像，但手动使用密集Landmark标注图像是不可能的。为了保证完美的Landmark标注，微软使用人脸合成系统渲染了100000张合成训练图像。团队指出，没有合成数据提供的完美注释，密集地标预测是不可能的。
通过将可变形模型拟合到密集Landmark，研究人员实现了自然场景下最先进的单目3D人脸重建结果。通过在单目和多视图场景中展示准确和富有表现力的面部表现捕捉，团队表明密集的Landmark是跨帧整合面部形状信息的理想信号。实验比较证明了所述方法的高效性：可以预测密集Landmark，并在单个CPU线程以超过150FPS的速度拟合3D人脸模型。
