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面部网格注册的几何光度联合对齐
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种几何光度联合对齐（GPJA）方法，通过结合几何和光度信息，精确对齐人类表情。该方法无需语义注释或对齐网格进行训练，具有整体渲染对齐策略和多尺度正则化优化，实现了准确对齐和快速收敛性。实验结果表明，该方法超越了传统的基于ICP的方法和最先进的基于深度学习的方法。在实际应用中，该方法提高了从多视角立体人脸扫描中获取拓扑一致的人脸模型的效率。
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关键要点
- 提出了一种几何光度联合对齐（GPJA）方法。
- 该方法结合几何和光度信息，精确对齐人类表情。
- 利用可微渲染将顶点与目标表情对齐。
- 无需语义注释或对齐网格进行训练。
- 具有整体渲染对齐策略和多尺度正则化优化。
- 实现了健壮和快速的收敛性。
- 实验结果显示在各种表情下实现了准确对齐。
- 超越了传统的基于ICP的方法和最先进的基于深度学习的方法。
- 提高了从多视角立体人脸扫描中获取拓扑一致的人脸模型的效率。
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