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Face Mesh是一个解决方案可在移动设备上实时估计468个3D面部地标。它利用机器学习ML推断3D面部表面只需要单个摄像头输入无需专用深度传感器。利用轻量级模型架构以及整个管道中的GPU加速该解决方案提供实时性能对于实时体验至关重要。 此外该解决方案还捆绑了Face Transform模块弥合了面部地标估计和实用的实时增强现实AR应用之间的差距。它建立了一个度量的3D空间并使用面部地标屏幕位置来估计该空间内的面部变换。
面部变换数据包括常见的3D基元包括面部姿势变换矩阵和三角形面网格。在底层采用了一种轻量级的统计分析方法称为Procrustes分析以驱动强大、高效和可移植的逻辑。分析在CPU上运行并在ML模型推断之上具有最小的速度/内存占用。
模型算法
我们的机器学习过程由两个实时深度神经网络模型组成它们共同工作一个检测器在完整图像上运行并计算面部位置一个3D面部地标模型在这些位置上运行并通过回归预测近似的3D表面。准确地裁剪面部极大地减少了常见数据增强的需求如由旋转、平移和缩放变化组成的仿射变换。
相反它使网络能够将大部分容量专注于坐标预测准确性。此外在我们的管道中裁剪也可以基于上一帧中识别的面部地标生成只有当地标模型无法再识别面部存在时才会调用面部检测器重新定位面部。这种策略类似于我们的解决方案它使用手掌检测器和手部地标模型。 该管道实现为使用面部地标模块中的面部地标子图的MediaPipe图使用专用面部渲染器子图进行渲染。面部地标子图在内部使用来自面部检测模块的面部检测子图。
结论和代码
除了面部地标模型外我们还提供另一个模型它将注意力集中在语义上有意义的面部区域上从而更准确地预测唇部、眼睛和虹膜周围的地标但需要更多计算资源。它可以实现AR化妆和AR操纵等应用。
# For static images:
#全部代码 -----qq1309399183---------
IMAGE_FILES []
drawing_spec mp_drawing.DrawingSpec(thickness1, circle_radius1)
with mp_face_mesh.FaceMesh(static_image_modeTrue,max_num_faces1,refine_landmarksTrue,min_detection_confidence0.5) as face_mesh:for idx, file in enumerate(IMAGE_FILES):image cv2.imread(file)# Convert the BGR image to RGB before processing.results face_mesh.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))# Print and draw face mesh landmarks on the image.if not results.multi_face_landmarks:continueannotated_image image.copy()for face_landmarks in results.multi_face_landmarks:print(face_landmarks:, face_landmarks)mp_drawing.draw_landmarks(imageannotated_image,landmark_listface_landmarks,connectionsmp_face_mesh.FACEMESH_TESSELATION,landmark_drawing_specNone,connection_drawing_specmp_drawing_styles.get_default_face_mesh_tesselation_style())全部代码私信会回复
