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公开(公告)号：CN116109778A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310191074.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/269 , G06T7/10 , G06T7/50 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的人脸三维重建方法、计算机设备与介质，涉及人脸三维重建技术领域，该方法包括通过训练好的粗匹配网络模型对目标人脸的多张不同视角图像进行预测，得到每一视角图像到目标视角图像的预测光流，并根据真实相机参数生成粗糙人脸，粗糙人脸分割成若干个图像块，并通过虚拟相机参数生成每一图像块对应的初始深度图，然后通过训练好的曲面重建网络得到每一图像块的曲面预测编码，再通过训练好的曲面解码器解码，得到每一图像块对应的初始深度图上每一像素点的重建深度值，根据上述所有重建深度值得到重建人脸。本发明通过深度学习模型对每一图像块分别进行深度重建，能够以较小的网络参数量实现高精度的人脸重建。
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