德国埃尔朗根-纽伦堡大学团队提出了一种基于毫米波雷达图像的3D人脸重建技术，通过合成雷达数据集训练CNN编码器与可微分渲染器结合的模型，解决了传统光学传感器在非理想光照或遮挡场景下的局限性。该技术利用物理模拟生成合成雷达图像，结合变形人脸模型（3DMM）参数优化，实现了平均误差2.56毫米的高精度重建，且处理速度较传统物理模拟提升超2000倍。实验验证显示，该方法在合成与真实雷达数据中均有效，为虚拟现实、安防等领域提供了穿透性强、光照鲁棒的人脸建模方案。