英国伦敦帝国理工学院（ICL）盘算机迷信家开辟出一种新办法，可以主动构建能处置脸部特点的3D变形模子（3DMM），并将之运用于分歧的人种。日前，《迷信》杂志官网报导了这一新闻。
假如你有一个长鼻子，你还能够有一个长下巴，鉴于这类相干性，盘算机可以用3DMM表征你的奇特脸部，但它并没有贮存3D扫描脸部的每个点的信息，而是列出了几百个描写与均匀面貌数字误差的数值，包含年夜致对应的年纪、性别和脸长等参数。为尽量处置各类分歧的脸部变更，3DMM须要集成很多脸部信息，先扫描然后细心标志一切特点。今朝的模子仅基于几百人的数据构建，且年夜部门是白人，是以模拟分歧年纪和人种的才能无限。
在 3DMM 中有两种用于树立密集对应（dense correspondence）的技巧。上排是在 UV 空间（平日是网格状和纹理信息的圆柱形投影）中树立的人脸对应。每一个网格的 UV 图象都邑注册到模板 UV 图象，随后的采样会生成一个与模板对应的混杂图形（mesh）。下排展现的长短刚性迭代比来点（NICP），NICP 可以迭代应用，赓续将 3D 模板变形从而婚配每一个网格，完整避开 UV 空间。起源：Booth, J., Roussos, A., Ponniah, A. et al. Int J Comput Vis (2017). doi:10.1007/s11263-017-1009-7
ICL盘算机迷信家詹姆斯?布斯的团队开辟的新办法有三个重要步调：起首，用一种算法主动停止脸部扫描，标志鼻尖和其他点位信息；然后，用另外一种算法依据其他标志信息对一切扫描内容停止排序，将其组分解一个模子；最初，停止算法检测并删除不及格的扫描信息。
布斯团队将该办法运用于1万人的脸部扫描，创立了“年夜型脸部模子”（LSFM），用现有模子测试，发明其能更精确地描写面貌。该结果行将揭橥在《盘算机视觉期刊》杂志上。
比来，布斯团队还在另外一篇论文中，应用新模子分解的1万张面貌来编纂了一小我工智能法式，将有时的2D快照转换为准确的3D模子。该办法可用于从分歧的角度检查相机上捕捉的犯法嫌疑人，或许模仿其20年后的容貌。这类办法也能画出或制造出汗青人物抽象。
新模子还可以很快运用于医疗。假如有人掉去了鼻子，整形内科大夫可以依据面部其他部门，模仿出新的鼻子。脸部扫描还可以用于辨认如威廉姆斯综合征等遗传疾病，进步经由过程面貌特点断定得病能够性的精确率。
