【】用手机实现高精度人脸建模：算法修复缺失数据，效果堪比专业设备( 二 )
不过 ， 目前这项研究对场景中的动态运动不具有鲁棒性 ， 团队会在接下来进一步深化研究 。
本文插图
图｜各种主流单视图和多视图重建方法的结果比较 ， 正面和剖面相应的误差热图（来源：CMU）
另外一点值得关注的是 ， 该团队还建立了一个包含 100 位受试者的数据集 ， 每个受试者在不同的光线和背景条件下记录了 2 个视频序列 。 对于每个视频 ， 研究人员都提供一组 50-80 个他们使用的关键帧和重建方式（网格、点云和表面法线贴图）作为参考 ， 希望这一数据集有助于进一步研究和评估无约束的、既准确又一致的多视图和单视图重建算法 。
在这项工作中 ， 我们看到了一个普适性的解决方案 ， 这种方法当下不一定很快 ， 但整个过程可以在智能手机上完成 ， 而随着智能手机的计算处理能力越来越强大 ， 最终用户有望在不使用任何专用传感器扫描仪的情况下捕获高精准度的面部三维模型 。
西蒙 · 露西表示 ， 除了面部重建 ， CMU 团队的方法也可以用来捕捉几乎任何物体的几何结构 ， 然后 ， 这些对象的数字重建可以合并到动画中 ， 或者通过互联网传输到可以使用 3D 打印机复制这些对象的站点 。
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