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This project is an implementation for "Led3D: A Lightweight and Efficient Deep Approach to Recognizing Low-quality 3D Faces".
Home Page: http://irip.buaa.edu.cn/lock3dface/index.html
License: MIT License
MATLAB 81.17%
Python 18.83%
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你好,论文中提到把509个subject划分为340个subject作为训练集,169个subject作为测试集,请问是怎么划分的?或者能提供一下你们的划分结果吗?
另外一个问题是,训练时训练集中的每个视频是都等间隔截取6张图片参与训练还是只有中性表情截取6张图片参与增强,其他的视频所有的图片都参与训练呢?
点云数据可已从深度数据转换而成,也能用Rgb信息和深度数据合成。
所以在这里有些疑问,因为lock3dface数据集是RGBD格式的,而我希望最后人脸识别的时候只使用深度信息。请问最后进行测试过程中的点云数据,能否只用kinect3深度相机得来的点云数据进行人脸识别,而不是使用包含rgb的点云信息
您好,我用您论文中的数据处理代码进行数据处理,发现不同裁剪半径带来很大的效果影响,而且对于NU,FE,TM等条件下的处理半径不同带来影响,想请教一下您对于每种情况下裁剪半径是多少。
对于每种情况,我使用一个比较适合的半径,同时我采用您的网络结构去训练,得到的结果与您论文中的结果相差比较大,您知道这是什么原因吗?
Hey, I'm trying to reproduce the whole work, could you provide the trained model? or could you share the code for calculating the recognition rate? really appreciated
你好!
感谢公开论文代码,低质量3D人脸识别是一个很实际的问题。我在使用您提供的预处理代码时发现一个问题:Lock3Dface中一些带pose的人脸video在用您的代码预处理后会发生错误,本来应该得到一张侧面的人脸,但得到的结果是一些线条,例如
这是Lock3Dface中003_Kinect_PS_2DEPTH这个video的第50帧的预处理结果,我完全按照您提供的代码运行的,这是否是由于Kinect得到的landmark有误差,导致鼻尖点位置选择错误
could you please provide training and inference code ,thank you very much.
可以私发一下lock3dface的数据集吗?发到那个申请邮箱一直没有反应
你好, 可以问一下table2的实验部分, depth&normal的部分是怎么结合的么? 是depth+normal变成一个四个channel的input么?