三维人脸相较于二维人脸包含了更多特征信息, 可应用于如人脸识别、影视娱乐、医疗美容等更多实际应用场景, 因此三维人脸重建技术一直是计算机视觉领域的研究热点. 由于真实三维人脸数据较难获取, 很多基于深度学习的重建算法首先利用传统重建方法为大量二维人脸图像构建三维标签, 作为训练数据, 这些数据可能并不精准, 从而导致算法的重建精度受到影响. 为此, 本文提出一种基于multi-level损失函数的弱监督学习模型, 结合传统三维人脸形变模型3DMM与深度学习方法, 直接从大量无三维标签的二维人脸图像中学习三维人脸特征信息, 从而实现基于单张二维人脸图像的三维人脸重建算法. 此外, 为解决二维人脸图像中常存在遮挡或大姿态情况而影响人脸纹理重建的问题, 本文使用基于CelebAMask-HQ数据集的人脸解析分割算法对图像进行预处理去除遮挡区域. 实验结果表明, 基于本文方法的三维人脸重建质量与重建精度均实现了一定的提升.
