作者：陈萍
不同于人类，打算机「看待」天下有自己的办法。为了达到类似人类的视觉水平，各种算法层出不穷，本篇就来窥伺其冰山一角。
我们生活的天下是一个三维物理空间。直不雅观而言，三维视觉系统有助于机器更好地感知和理解真实的三维场景。三维视觉作为打算机视觉的一个比较主要的研究方向，在过去几十年间得到了踏实和系统地发展，形成了一套完全的理论体系。近年来，随着三维成像技能如激光雷达、TOF 相机及构造光等的快速发展，三维视觉研究再次成为研究热点。
（图片来自网络侵删）在上一篇文章中，我们对 3D 视觉根本干系内容进行了概括性总结，本文我们将进行比较深层次的先容，紧张涉及 3D 视觉算法及其运用领域。
3D 目标检测多模态领悟算法
基于视觉的目标检测是环境感知系统的主要组成，也是打算机视觉、机器人研究等干系领域的研究热点。三维目标检测是在二维目标检测的根本上，增加目标尺寸、深度、姿态等信息的估计。比较于二维目标检测，三维目标检测在准确性、实时性等方面仍有较大的提升空间。
在目标检测领域，2D 目标检测方面发展迅速，涌现了以 R-CNN、Fast RCNN、Mask RCNN 为代表的 two-stage 网络架构，以及以 YOLO、SSD 为代表的 one-stage 网络架构。然而由于 2D 图像缺少深度、尺寸等物理天下参数信息，在实际运用中存在一定局限性，每每须要结合激光雷达、毫米波等传感器实现多模态领悟算法，以增强系统的可靠性。
因此，研究者们提出了许多 3D 目标检测方法，根据传感器的不同大致可分为视觉、激光点云以及多模态领悟三大类。个中视觉又包括单目视觉和双目视觉（深度视觉）两类；激光点云包括三维点云投影和三维空间体素特色；而多模态领悟实现了激光点云与视觉的领悟。下面将对现阶段比较盛行的 3D 目标检测多模态领悟算法研究进行先容。
论文 1《3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection》提出了 voxel-based 的多模态特色领悟。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.12636
该研究提出的网络整体构造如下所示。可以看出高下两层分别是对激光雷达点云信息的特色提取 (voxel-backbone) 和对多张图像信息的特色提取与模态转换。这里须要提及的是由于图像信息仅仅只有一个方向的视野，但是多个摄像头的图像存在视野重叠，以是多张图像的信息领悟是为了担保全体环视点云场景的特色都被涉及到。
论文 2《PI-RCNN: An Efficient Multi-sensor 3D Object Detector with Point-based Attentive Cont-conv Fusion Module》提出了 point-based 的多模态领悟方法。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.06084.pdf
该研究提出了一种新颖的领悟方法——基于点的 Attentive Cont-conv Fusion（PACF）模块，该模块将多传感器特色直接领悟在 3D 点上。除了连续卷积外，该研究还添加了 Point-Pooling 和 Attentive Aggregation 等组件，以使领悟特色更具表达力。
此外，基于 PACF 模块，研究职员提出了一个叫做 Pointcloud-Image RCNN（PI-RCNN）的 3D 多传感器多任务网络，该网络卖力图像分割和 3D 目标检测任务。PI-RCNN 利用分段子网从图像中提取全分辨率语义特色图，然后通过功能强大的 PACF 模块领悟多传感器特色。受益于 PACF 模块的效果和分段模块的有表达力的语义特色，PI-RCNN 使 3D 目标检测的性能大大改进。在 KITTI 3D 检测基准测试中的实验揭示了 PACF 模块和 PI-RCNN 的有效性，并且该方法可以在 3D AP 的度量标准上达到最新水平。
网络框架如上图所示，实现过程可分为以下四步：
1. 利用图像语义分割网络，得到图像的语义特色；2. 检测子网络 - 1 从原始点云中得到目标的三维候选框；3. PACF 模块领悟点云特色和图像语义特色；4. 检测子网络 - 2 得到终极的三维检测结果。论文 3《EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection》提出了一种新的领悟模块，在不须要任何图像注释的情形下，对具有语义特色的点特色进行逐点增强。该研究设计了一个端到真个可学习框架 EPNet 来集成两个组件。在 KITTI 和 SUN-RGBD 数据集上进行的大量实验表明，EPNet 优于当前最优方法。其网络构造点云分支是 point encoder-decoder 构造，图像分支则是一个逐步 encoder 的网络，并且逐层做特色领悟。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.08856.pdf
网络整体框架如下图所示：
点云特色和图像特色领悟过程如下图所示：
领悟过程由三部分组成：grid generator、image sampler 和 LI-Fusion layer。
1. 根据三维激光与图像的外参，grid generator 将三维激光的每一个点投影到原始图像上；2. image sampler 利用图像特色图与原始图像的比例关系以及双线性插值，得到对应的图像特色图；3. 为了减少图像的遮挡以及深度不愿定性对领悟造成的影响，LI-Fusion layer 利用点云特色估计对应图像特色的主要程度并筛选，详细是将点云特色与图像特色经由多少操作学习得到权重值，权重值与图像特色相乘再与点云特色串联作为末了的领悟特色。论文 4《CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection》提出了一种新颖的 Camera-LiDAR 目标候选（CLOC）领悟网络。CLOC 领悟供应了一种低繁芜度的多模态领悟架构，显著提高了单模态检测器的性能。CLOC 在非最大抑制 (NMS) 之前对任意 2D 和任意 3D 的组合输出候选项进行操作，并被演习利用它们的几何和语义同等性，以产生更准确的终极 3D 和 2D 检测结果，末了采取 maxpooling 的办法选择终极的领悟结果。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2009.00784.pdf
网络架构图如下所示：
该网络由三个阶段完成：1）2D 和 3D 的目标检测器分别提出 proposal；2）将两种模态的 proposal 编码成稀疏张量；3）对付非空的元素采取二维卷积做对应的特色领悟。
3D 人脸检测基本流程
人脸识别技能在国家安全、军事安全、金融安全、共同安全等领域具有广泛的运用前景。人的大脑具备天生的人脸识别能力，可以轻易地分辨出不同的人。但是打算机自动识别人脸技能却面临着巨大的寻衅。由于二维人脸识别不可避免地受到光照、姿态和表情的影响，这些成分已成为二维人脸识别技能向前发展的最大障碍。
随着构造光和立体视觉等三维成像技能的日益成熟，越来越多的人脸识别研究职员将目光投向了三维人脸识别技能领域。
目前 3D 人脸识别技能的紧张技能流程如下：
(1) 3D 人脸数据获取；(2) 3D 人脸数据的预处理，包括人脸的检测、切割、去噪等；(3) 3D 人脸数据的特色提取；(4) 构建适宜的分类器对人脸数据进行判别。目前 3D 人脸识别算法分为如下几个种别：
1. 基于空域匹配的识别算法 2. 基于局部特色匹配的识别算法 3. 基于整体特色匹配的识别算法 4. 基于模型拟合的识别算法 5. 基于 3D+2D 双模态的识别算法3D 数据集简介
目前 3D 公开数据少，远少于 2D 图片；3D 高精度数据集只能靠昂贵的设备采集，过程繁琐。这里我们来理解一下现有的 3D 数据集。
1. BU-3DFE (Binghamton University 3D Facial Expression) 数据集：该数据库目前包含 100 位受试者（女性 56％，男性 44％），年事从 18 岁到 70 岁不等，包含各种种族，包括白人、黑人、东亚人、中东人等。
下载地址：http://www.cs.binghamton.edu/~lijun/Research/3DFE/3DFE_Analysis.html
2. KITTI 数据集：由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技能研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的打算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评估 3D 目标检测和 3D 跟踪等打算机视觉技能在车载环境下的性能。
下载地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php
3. Cityscapes 数据集：这是一个较新的大规模数据集，它包含 50 个不同城市的街道场景中所记录的各种立体视频序列，除了一组较大的 20000 个弱注释帧外，还具有 5000 帧的高质量像素级注释。
下载地址：https://www.cityscapes-dataset.com/
4. Matterport 3D 重修数据集：该数据集包含 10800 个对齐的三维全景视图（RGB + 每个像素的深度），来自 90 个建筑规模场景的 194400 个 RGB + 深度图像。
下载地址：https://matterport.com/
5. 3D 人脸重修干系数据集：该数据集包含用 iPhone X 拍摄的 100 名受试者的 2054 张 2D 图像，以及每个受试者的单独 3D 头部扫描。
下载地址：https://ringnet.is.tue.mpg.de/challenge
6. TUM 数据集：紧张包含多视图数据集、3D 物体的识别分割、场景识别、3D 模型匹配、vSALM 等各个方向的数据。
下载地址：https://vision.in.tum.de/
人脸数据库汇总官网指路：http://www.face-rec.org/databases/
面部 3D 重修
人脸重修是打算机视觉领域中一个比较热门的方向，3D 人脸干系运用也是近年来短视频领域的新玩法。不管是 Facebook 收购的 MSQRD，还是 Apple 研发的 Animoji，底层技能都与三维人脸重修有关。
面部 3D 重修，可以理解为从一张或多张 2D 图像中重修出人脸的 3D 模型。对付面部 3D 重修，我们先来直不雅观地感想熏染一下效果。
如下动图所示，最右边的重修人脸除了没有皱纹以外，身份特色和面部表情都和原图相称同等，阴影效果也高度还原。只是眼睛部分彷佛不太对，显得浑浊无神。
论文《FML: Face Model Learning from Videos》效果展示
下图中的合成效果也很不错，表情动态很到位。只是可能实验者的眼神实在太有戏，AI 表示无力模拟。
论文《FML: Face Model Learning from Videos》效果展示
论文《3D Face Reconstruction from A Single Image Assisted by 2D Face Images in the Wild》效果展示
论文《Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with Position Map Regression Network 》效果展示
直不雅观感想熏染完面部 3D 重修效果后，我们再来探究模型背后的算法。
传统 3D 人脸重修方法，大多立足于图像信息，如基于图像亮度、边缘信息、线性透视、颜色、相对高度、视差等一种或多种信息建模技能进行 3D 人脸重修。
三维变形模型（3DMM）
随着技能的发展，研究者们又提出了基于模型的 3D 人脸重修方法，这是目前较为盛行的 3D 人脸重修方法。3D 模型紧张用三角网格或点云来表示，现下流行的模型有通用人脸模型（CANDIDE-3）和三维变形模型（3DMM）及其变种模型，基于它们的 3D 人脸重修算法既有传统算法也有深度学习算法。
三维变形模型（3DMM）是一个通用的三维人脸模型，用固定的点数来表示人脸。其核心思想是人脸可以在三维空间中逐一匹配，并且可以由其他许多幅人脸正交基加权线性相加而来。三维空间中的每一点 (x, y, z) 实际上都是由三维空间三个方向的基量 (1, 0, 0)，(0, 1, 0)，(0, 0, 1) 加权相加所得，只是权重分别为 x，y，z。
每一个三维人脸都可以在一个数据库中的所有人脸组成的基向量空间中进行表示，而求解任意三维人脸的模型，实际上等价于求解各个基向量的系数问题。每一张人脸可以表示为形状向量和纹理向量的线性叠加。
任意人脸模型均可以由数据集中的 m 个人脸模型进行加权组合，如下：
个中 Si、Ti 表示数据库中第 i 张人脸的形状向量和纹理向量。但是我们实际在构建模型的时候不能利用这里的 Si、Ti 作为基向量，由于它们之间并非正交干系，以是接下来须要利用 PCA 进行降维分解。
(1) 首先打算形状和纹理向量的均匀值；(2) 中央化人脸数据；(3) 分别打算协方差矩阵；(4) 求得形状和纹理协方差矩阵的特色值α、β和特色向量 si、ti。上式可以转换为下式：
个中第一项是形状和纹理的均匀值，而 si、ti 则是 Si、Ti 减去各自均匀值后的协方差矩阵的特色向量，它们对应的特色值按照大小进行降序排列。
等式右边仍旧是 m 项，但是累加项降了一维，减少了一项。si、ti 都是线性无关的，取其前几个分量可以对原始样本做很好地近似，因此能够大大减少须要估计的参数数目，并不丢失准确率。
基于 3DMM 的方法都是在求解这几个系数，随后的很多模型在这个根本上添加了表情、光照等系数，但是事理与之类似。
参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/101330861
https://my.oschina.net/u/4304462/blog/4557678
https://cloud.tencent.com/developer/article/1419949
https://blog.csdn.net/u011681952/article/details/82623328
https://huailiang.github.io/blog/2020/face/
https://yongqi.blog.csdn.net/article/details/107679240
https://blog.csdn.net/u011681952/article/details/82623328
