疎な特徴点と顔変形モデルに基づく動画像からの3次元顔モデル自動生成手法

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タイトル別名
  • Automatic 3D Face Generation from Video based on Sparse Feature Points and Deformable Face Model

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説明

本稿では，1 台のビデオカメラで撮影された顔を自由に振る動作の動画像から，対象人物の 3 次元顔モデルを高速自動生成する手法を提案する．著者らは先行研究において，顔変形モデルと顔形状の尤度制約を用いた顔の奥行推定に基づき，正面顔画像から高速に 3 次元顔モデルを生成する手法を提案している．しかしながら，従来手法は奥行推定に入力顔画像から得られる特徴点の 2 次元位置座標を用いており，3 次元的な制約がないため，鼻の高さや頬部分の凹凸などの個人特徴を忠実に再現できないという問題点があった．そこで，提案手法では，一般的な 3 次元復元手法として知られる Structure-from-Motion のフレームワークと顔変形モデルに基づく手法を統合することで，より対象人物に近い 3 次元顔モデルの生成を実現した．In this paper, we propose a 3D face reconstruction method with hybrid approach that combines Structure-from-Motion(SfM) approach based on "Factorization Method" to estimate an accurate 3D point depth information and generic-model approach based on "Deformable Face Model" to keep an appropriate local face shape. Unlike other methods, our method requires no manual operations from image capturing to 3D face model output and is executed quickly. In consequence, our method succeed to express more plausible facial geometry compared with previous method.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1572543026898901632
  • NII論文ID
    110008682549
  • NII書誌ID
    AA11131797
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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