SADRNet: Self-Aligned Dual Face Regression Networks for Robust 3D Dense Face Alignment and Reconstruction SADRNet: 강건한 3D 밀도 얼굴 정렬 및 재구성을 위한 자기 정렬 듀얼 얼굴 회귀 네트워크

야외 환경에서의 3차원 얼굴 밀도 정렬 및 재구성은 부분적인 얼굴 정보가 가려진 이미지와 큰 자세의 얼굴 이미지에서 흔히 누락되기 때문에 어려운 문제입니다. 또한, 큰 머리 자세 변동은 해결 공간을 확대시키고 모델링을 더욱 어렵게 만듭니다. 우리의 핵심 아이디어는 가림과 자세를 모델링하여 이 어려운 작업을 여러 개의 비교적 관리하기 쉬운 하위 작업으로 분해하는 것입니다. 이를 위해 우리는 Self-aligned Dual face Regression Network (SADRNet)라고 명명된 엔드투엔드 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 자세에 따라 다른 얼굴과 자세에 독립적인 얼굴을 예측합니다. 이러한 두 가지 예측 결과는 가림 인식 자기 정렬을 통해 결합되어 최종 3차원 얼굴을 생성합니다. AFLW2000-3D와 Florence라는 두 가지 유명한 벤치마크에서 수행된 광범위한 실험들은 제안된 방법이 기존 최신 방법들보다 상당히 우수한 성능을 달성함을 입증하였습니다.