英國(guó)諾丁漢年夜學(xué)和金斯頓年夜學(xué)的研討人員在一個(gè)偉大的2D圖象和3D臉部模子上對(duì)CNN體系停止練習(xí)。經(jīng)由過(guò)程一切的信息,CNN可以經(jīng)由過(guò)程一張2D照片來(lái)重建3D平面的模子。它還可以對(duì)比片中非可見(jiàn)的部門(mén)停止猜想。整項(xiàng)研討只經(jīng)由過(guò)程一張2D照片就完成了建模,而且還可以有臉色的變更和側(cè)臉的圖象。
諾丁漢年夜學(xué)助理傳授Georgios Tzimiropoulos表現(xiàn):“我們提出了一個(gè)練習(xí)出超年夜型神經(jīng)收集的設(shè)法主意,而這是一張經(jīng)由過(guò)程8萬(wàn)張臉練習(xí)出的神經(jīng)收集,可以直接從單一的2D圖象輸入3D平面幾何畫(huà)面。”研討人員表現(xiàn),除臉部臉色和情感等尺度的運(yùn)用以外,這項(xiàng)技巧還可以用來(lái)制造特性化電腦游戲和AR的加強(qiáng)技巧,讓人們?cè)诰€模仿出更真切的加強(qiáng)實(shí)際后果。
同時(shí)研討人員表現(xiàn),這項(xiàng)研討還可以運(yùn)用到醫(yī)療范疇,好比模仿整形手術(shù)后的成果或許贊助醫(yī)治自閉癥或抑郁癥。
