从2D图像中实时重建3D人脸，该方法利用深度学习技术。

简介：
在本项目中，我们已成功地利用深度学习技术，基于2D图像构建出一种能够实时重建3D人脸的基础架构。针对输入的视频流，系统将采用经过学习的模型对每一帧进行处理，并通过WebGL Studio平台清晰地呈现3D人脸的重建效果。该项目的核心目标之一是开发一种高效的中间数据表示形式，以便于面部数据的快速传输和应用，尤其适用于视频会议场景。为了实现这一目标，我们构建了一个PCA模型，该模型囊括了所有可能的3D面部配置，并用于捕捉希望纳入考虑的各种姿态。为训练此模型，我们使用了AFLW2000-3D数据集并结合了3DDFA库进行处理，从而获得了详细的面部点云信息。随后，我们采用Resnet架构训练神经网络，其输入数据为用于学习PCA模型的2D图像，而输出数据则是由该神经网络学习得到的特征向量。