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。

讲者介绍

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。

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