一种实时轻量级3D人脸对齐方法

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1、摘要

在三维人脸对齐领域，大多数研究者都集中在提高算法的预测精度上，而忽视了算法的可移植性。为此，本研究提出了一种实时三维人脸对齐方法，该方法使用一个具有高效反卷积层的编解码器网络。编码和解码特征的融合为该网络增加了更丰富的特征，同时加强了编解码阶段不同分辨率之间信息的传递。在解码阶段，一个高效的反卷积层应用L1范数选择具有代表性的特征通道，并通过线性运算生成更加丰富的特征从而缩短卷积运算耗时。在标准的AFLW2000-3D和AFLW-LFPA数据集上的实验结果表明，该算法在保持较低的预测误差的同时能够达到实时的性能。

2、介绍

人脸对齐指的是一种预测面部特征点的方法，用于人脸识别[1,2]、面部美化和头部姿势估计等应用。传统的人脸对齐算法使用二维图像来输出二维人脸标志。然而，这种方法在大姿态人脸对齐中不稳定，鲁棒性差。因此，三维人脸对齐逐渐引起了研究者的兴趣。本研究的主要目的是

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