3D面部表面的非刚性配准是各种计算机视觉任务中的关键步骤。 在本文中，我们提出了一种基于薄板样条（TPS）和可变形模型的全自动3D人脸配准方法。 为了对复杂的3D面部表面的非刚性模态进行建模，采用薄板样条曲线来表示3D面部之间的转换。 最远点采样（FPS）方法用于自动生成薄板样条曲线转换的控制点。 3D人脸注册有两个阶段。 首先，通过在薄板样条曲线变换参考和目标之间进行最近点搜索来获得初步配准。 然后，通过使用基于可变形模型产生的动态参考，实现多样本配准，以提高配准的精度。 为了消除异常值，在两个阶段都提出了对策。 在Bu-3dfe和Bjut-3d人脸数据库上的实验表明，该方法是有效且鲁棒的。

matlab其他球代码变形分析模型 概括 一些基本的分析模型可以计算弹性半空间中的表面变形。 所有代码均为纯Matlab / Octave矢量化语言。 弹性半空间中的点源，近似于半径a << f的球体，以计算表面的位移，倾斜度和应变[ Mogi ，1958]。 弹性半空间中的竹enny状裂纹，近似为h / a >> 1以计算表面位移[ Sun ，1969]。 弹性半空间中的矩形错位以计算表面的位移，倾斜度和应变[ Okada ，1985]。 弹性半空间中的矩形错位以计算表面的重力和高程变化[ Okubo ，1992] 弹性半空间中的三个相互正交的点拉伸位错，近似于膨胀/放气的窗台，堤坝，管道或远场中的任何椭球体[ Nikkhoo等。 ，2017] 计算Doodson潮汐分量。 作者 FrançoisBeauducel，，， 文献资料 所有功能都包含语法和示例的内联帮助。

基于能量泛函的图像分割方法，包括参数变形模板、几何变形模板等方法的原理、算法和实现方法等。 讲解详细，通俗易懂。

使用从单个图像进行3D人脸建模的Python代码 新功能：请参阅我们的后续项目，以进行。 此页面包含端到端演示代码，这些代码直接从不受约束的2D面部图像中估算3D面部形状和纹理。 对于给定的输入图像，它将生成面部形状和纹理的标准层文件。 它伴随我们的论文[1]中描述的深层网络。 在此版本中，我们还包括了地标构成的姿势和表情拟合的演示代码。 此版本是正在进行的人脸识别和建模项目的一部分。 请，请参阅以获取更新和更多数据。 特征 直接从图像强度用于3D形状和纹理估计的端到端代码 在不受限制的条件下设计和测试人脸图像，包括具有挑战性的LFW，YTF和IJB-A基准 首次显示使用我们的网络提取的3D面部形状和纹理参数具有描述性和鲁棒性，并通过这些基准上的3DMM表示提供了近乎最新的面部识别性能 没有昂贵的迭代优化，内部循环即可回归形状。 因此，3DMM安装非常快 使用回归的3D人脸模型，根据检

基于弹簧变形模型的图像缩放方法.