人間の顔の計量的再構成に向けて
顔の再構築と追跡は、AR / VR、人間と機械の相互作用、および医療アプリケーションにおける多数のアプリケーションの構成要素です。これらのアプリケーションのほとんどは、特に再構成された対象が計量コンテキストに置かれる場合（つまり、既知のサイズの参照オブジェクトがある場合）、形状の計量的に正しい予測に依存しています。被写体の距離と寸法を測定するアプリケーション（たとえば、メガネフレームに仮想的にフィットするため）には、メトリックの再構築も必要です。単一の画像から顔を再構成するための最先端の方法は、自己監視方式で大規模な2D画像データセットでトレーニングされます。ただし、透視投影の性質上、実際の顔の寸法を再構築することはできず、平均的な人間の顔を予測することでさえ、計量的な意味でこれらの方法のいくつかよりも優れています。顔の実際の形を学ぶために、教師ありトレーニングスキームを主張します。このタ
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