《表3 是否改进3DMM的归一化平均误差结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《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》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

单位：%

表3展示了是否添加3DMM改进模块在AFLW2000-3D数据集上的比较结果，其中“不改进3DMM”表示不使用3DMM改进模块，“改进3DMM”表示使用3DMM改进模块，“对齐NME”表示在密集人脸对齐上的NME，“重建NME”表示在三维人脸重建上的NME。从表3中可以看出，对于密集人脸对齐，添加了3DMM改进模块之后，在AFLW2000-3D数据集上归一化平均误差降低了0.39，这说明3DMM改进模块起到了明显的效果。在三维人脸重建方面，添加了3DMM改进模块之后归一化平均误差降低了0.06。这说明改进3DMM在三维人脸重建和密集人脸对齐两方面都起到了关键的作用，改进了3DMM之后，效果有了明显的提升。