SFFAI 74 X CRIPAC报名通知 | 人脸重建专题

由于特殊时期，SFFAI出于对大众健康的优先考虑，以及致力于为大众提供更高效、更便捷的参会体验，现已将SFFAI74期论坛改为线上形式。

SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介

智能感知与计算研究中心（www.cripac.ia.ac.cn）为中科院自动化研究所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿，面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求，着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制，努力打造成为国际一流的研究中心，是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。

论坛主题

人脸重建专题

论坛简介

在《碟中谍》系列电影中，有一项技术都大多数观众都记忆深刻，那就是通过几张秘密采集的照片或者扫描仪，获取到目标人脸的信息，然后进行三维重建，并用3D打印技术制作出可以以假乱真的头套。这里涉及的一项核心技术就是三维人脸重建技术。本期我们邀请到了来自中国科学技术大学的王雪莹同学分享她在CVPR2020上的一项工作，使用少量图片重建出高质量三维人脸。

论坛讲者

王雪莹

王雪莹，中国科学技术大学图形与几何计算实验室（GCL）一年级博士生，研究方向主要为三维人脸重建。

报告题目：基于轻量级光度立体技术的高质量三维人脸重建

报告摘要：高质量三维人脸重建一直是计算机视觉与图形学领域的研究热点。获取高质量三维人脸模型或是需要借助高精度的采集设备，或是需要复杂耗时的优化过程，无论哪一种都是费时费力的。与此同时，传统的光度立体技术虽然可以计算得到高精度的法向，但通常需要大量的图片作为输入且平行光条件过于理想，在实际操作中难以达到。为了达到使用少量图片就可以重建出高质量三维人脸的目的，本篇论文引入了点光源下的光度立体技术，仅需要任意张（不超过三张）点光源下的人脸图像作为输入，再结合人脸先验知识通过深度神经网络估计出高精度法向，进而达到恢复高质量三维人脸模型的目的。

Spotlight：

1. 提出了一种人脸先验知识和光度立体技术相结合的方法，通过设计神经网络达到高质量法向的估计，从而恢复人脸细节。

2. 为了进行网络训练，构造了基于真实人脸图片的数据集。

召集人

李奉治

李奉治，中国科学院计算技术研究所直博生，导师为徐志伟研究员。主要研究方向为机器学习中的因果推理。

论文推荐

“ 本期推荐的文章主要关注于三维人脸重建领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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推荐理由：针对已知光源的光度立体技术，提出了PS-FCN来完成一般物体的法向估计。

—— 王雪莹

推荐理由：针对未知光源的光度立体技术，在PS-FCN的基础上进行了改进，提出了SDPS-Net来估计光源和法向。

—— 王雪莹

推荐理由：针对点光源下未知光源的光度立体技术，结合人脸代理模型，估计点光源的位置和强度，进一步恢复三维人脸模型。

—— 王雪莹

推荐理由：利用人脸代理模型，结合三原色光照条件，使用优化的方法来估计光源和重建三维人脸模型。

—— 王雪莹

推荐理由：利用“coarse-to-fine”的思想，通过深度学习的方法从单张输入图片重建带有细节的三维人脸网格。

—— 王雪莹

推荐理由：利用深度学习网络从人脸扫描数据中重建高质量人头模型，构造并公开了完整人头数据集。

—— 王雪莹

参会须知

会议时间

2020年7月26日（周日）

20:00 -- 21:00

报名方式

公众号二维码

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SFFAI的介绍

现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展，进行学术传播，同时为讲者塑造个人影响力。

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