【24h】

スナップ写真からの3次元顔モデル高速自動生成

机译:从快照高速自动生成3D人脸模型

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摘要

本報告では,スナップ写真から写真中の人物らしい3次元顔モデルを高速自動生成する手法について述べる.提案手法は3次元顔形状の事前知識として1153人の3次元顔モデルから構築される顔変形モデルと,顔形状の分布に対してフィッティングされた混合ガウス分布モデルを用いる.3次元顔形状は,画像から自動検出される顔特徴点と顔変形モデル上の対応頂点との残差の二乗和が最小かつその時の顔変形モデルのモデルパラメータに対する混合ガウス分布モデルの尤度が最大となるようなエネルギー最小化問題を解くことにより推定される.提案手法に対する性能評価実験の結果から,平均1.2秒の処理時間で2.1mmの精度誤差を持つ3次元顔モデルが生成可能であることを示す.
机译:在此报告中,我们描述了一种高速自动生成三维人脸模型的方法,该模型看起来像快照中照片中的人。所提出的方法使用由1153个3D面部模型构成的面部变形模型和适合3D面部形状的先验知识的适合于面部形状分布的混合高斯分布模型。对于三维人脸形状,从图像自动检测到的人脸特征点残差的平方和人脸变形模型上相应顶点的平方和最小,并且此时混合高斯分布模型相对于人脸变形模型的模型参数的可能性为通过解决最大能量最小化问题来估算。从提出的方法的性能评估实验的结果可以看出,可以以平均1.2秒的处理时间生成精度为2.1mm的三维人脸模型。

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