《表2 三维人脸重建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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单位：%

本实验在AFLW2000-3D上测试了所提方法的三维人脸重建效果，并将结果与3DDFA[4]以及De FA[41]进行比较。如图5所示。首先，使用迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）来将预测的三维人脸和真实的三维点云标签进行对齐；然后，计算点云之间的均方误差（Mean Square Error，MSE）；随后，使用包围盒大小进行归一化，来得到归一化平均误差。表2展示了本文方法和其他方法的比较结果，评判标准使用归一化平均误差（%），其中，归一化平均误差越小，三维人脸重建效果越好。由表中可以得出，本方法的归一化平均误差比3DDFA低0.18，比De FA低2.08。因此本方法展示出了更好的效果。