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佐治亚理工学院_无监督聚类算法_自然语言处理与循环神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-26 / 浏览次数:1

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脸。 (b)诱导的二维对齐作物。 (C)2D对齐的作物上的67个基准点,用它们的DeiaUnay三角剖分,我们在轮廓上添加了三角形以避免不连续。 (d)将参考3D ShaPe转换为2D对齐的作物图像平面。 (e)Triangie Visibiiity w.r.t.到已安装的3D-2D摄像机;较暗的三角形不那么可见。 (f)由3D模型诱导的67个基准点,用于指导PieCe-WiSe仿射扭曲。 (g)最后的正面作物。 (h)由3D模型生成的新VieW(本文未使用)。 为了演示这些功能的有效性,我们将学习SteP的距离保持在微不足道的水平。 2.正面装饰 SeVerai人脸数据库(例如LFW-a [29])的已对齐VerSiOnS的存在通过提供标准化输入[26]有助于改善识别算法。但是,在UnCOnStrained SCenariO中对齐面部仍然是一个棘手的问题,该问题必须考虑到SUCh作为姿势的许多因素(由于面部的非平面性)和非刚性的表达,WhiCh很难与具有身份的面部形态。最近的方法已经表明,通过使用复杂的比对技术,成功解决了这些困难的方法。这些方法可以使用以下一种或多种方法:(1
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