muyouhang / led3d Goto Github PK

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？

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

could you please provide training and inference code ,thank you very much.

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

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？

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