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プロジェクト: 3D 顔の再構成

入力: 2D 正面顔画像 出力: 3D 顔 再構成および表現シミュレーション プラットフォーム: Matlab または Opencv cpp。

調査の結果、3D Morphable Models (3DMM) アルゴリズムが私のプロジェクトの出発点として適していることがわかりました。しかし、アルゴリズムを実装するための Basel Face Model (3D 顔データベース) がありません。ただし、 http://gavab.escet.urjc.es/recursos_en.htmlから GavabDB をダウンロードしました。正面画像からの 3D 顔再構成用に GavabDB を使用して 3DMM を開発できますか? データセットの説明ドキュメントを読んだ後、Gavab が 3D スキャンのテクスチャ データを提供していないことに気付きました。テクスチャデータは必須ですか?

出力品質は、モデリングに使用する 3D データベースに依存しますか?

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元のモーフィング可能なモデルと、同じ主任研究者によるバーゼル フェイス モデルには、ジオメトリだけでなくテクスチャも含まれています。

テクスチャなしで 3D ジオメトリ データからモーファブル モデルのジオメトリ部分を計算することは完全に可能です。これにより、統計的に最も有意な形状の変化を捉えたモデルが得られます。

ただし、純粋なジオメトリ モデルを 2D の顔画像に一致させることは、モデルをテクスチャと一致させるよりも困難です。それは本質的にあなたがする必要があります...

  1. 2D 顔画像内のいくつかのランドマーク ポイントの位置を特定 (または注釈) します
  2. 未知のカメラで投影した後、3D Morphable モデルのそれぞれのランドマークを注釈付きのランドマークに近づける 3D ポーズおよび形状パラメーターを最適化します。

これは興味深い問題ですが、簡単ではありません。ステップ 2 では、正投影を想定することから始めることをお勧めします。

出力品質に関する質問: データベースに十分な数の 3D モデルがある場合、個々のスキャンは特に高品質である必要はありません。実際に使用するモデルの主成分にはノイズが現れません。ただし、スキャンの穴は問題です。

最後になりましたが、何年か前に私が書いた論文を恥知らずにも紹介させてください。問題を解決するわけではありませんが、写真から抽出した 2D の顔のシルエットに 3D モーフィング可能なモデル (ジオメトリのみ) をフィッティングするセクションが含まれています。

于 2013-02-26T14:58:58.230 に答える