《表1 密集人脸对齐归一化平均误差结果》

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《基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法》

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表1展示了本方法和其他方法在AFLW2000-3D(68个特征点）和AFLW-LFPA(34个特征点）上的比较结果。评判标准使用归一化平均误差（%）。在AFLW2000-3D中，分别计算偏航角的绝对值在[0°，30°]、（30°，60°]和（60°，90°]度的归一化平均误差以及所有图片上的归一化平均误差。在AFLW-LFPA[48]上使用所有图片上的归一化平均误差。归一化平均误差越小，人脸对齐的效果越好。相关方法的数据信息都从相关论文中直接获取，“—”表示没有相应的数据。从表中可以看出，本方法在ALFW2000-3D和AFLW-LFPA这两个数据集上都展现出了比其他方法更低的归一化平均误差，同时在不同的人脸姿态中也展现了很好的鲁棒性，这表明本方法可以很好地对大姿态的人脸图片进行密集人脸对齐。