3D 人脸的移动方式与 2D 照片不同。是否有任何运动分析算法来检测这种差异？
A 3D face moves differently from a 2D photo. Are there any motion-analysis algorithms to detect this difference?
是否有任何运动分析算法来检测 2d 面部运动和 3d 面部运动之间的差异？
我假设你在谈论视频。
您可以为视频中的每一帧提取 3d 地标，然后分析这些 3d 地标的变化以获得面部的运动分析。
提取 3d 地标的一种简单方法是使用
https://github.com/1adrianb/face-alignment
假设您的视频有 1..i..N 帧，并且您为每一帧提取了 3d 地标 LMK_i。
要分析帧之间的运动，您可以找到 LMK_i 和 LMK_i+1 之间的 3d 刚体变换。 （例如：python implementation of 3D rigid body translation and rotation
进行变换后，您可以从矩阵中提取旋转平移和缩放。
请注意，运动分析假设相机静止不动。如果相机也在移动，你需要在计算运动分析时考虑到这个运动
是否有任何运动分析算法来检测 2d 面部运动和 3d 面部运动之间的差异？
我假设你在谈论视频。
您可以为视频中的每一帧提取 3d 地标，然后分析这些 3d 地标的变化以获得面部的运动分析。
提取 3d 地标的一种简单方法是使用 https://github.com/1adrianb/face-alignment
假设您的视频有 1..i..N 帧，并且您为每一帧提取了 3d 地标 LMK_i。
要分析帧之间的运动，您可以找到 LMK_i 和 LMK_i+1 之间的 3d 刚体变换。 （例如：python implementation of 3D rigid body translation and rotation
进行变换后，您可以从矩阵中提取旋转平移和缩放。
请注意，运动分析假设相机静止不动。如果相机也在移动，你需要在计算运动分析时考虑到这个运动