中科院關於 人臉影象預處理：姿態和表情的歸一化

演算法的整體流程圖如下所示：

2 Pose Adaptive 3DMM Fitting

2.1. 3D Morphable Model
本文采用3D模型，我們將 Basel Face Model (BFM) [36] 和 表示表情的Face Warehouse [14]結合起來，得到我們自己的 3DMM（3DMorphableModel）。
我們通過一個 Weak Perspective Projection 將3D模型投影到 影象平面，通過優化下面的公式：

2.2. Landmark Marching
一般來說首先是進行人臉的特徵點檢測，然後將這些特徵點與對應的3D模型建立對映關係。但是有一個問題，就是有一部分特徵點被遮擋了，導致不能準確的建立對映關係。如下圖所示：

3 Identity Preserving Normalization
擴充套件到人臉周邊區域，得到更完整的資訊

錨點微調

看不見的區域填充

還原背景

結果