3D顔キャプチャのための自己キャリブレーション型多重スペクトル測光ステレオ

VOGIATZIS George; HERNANDEZ Carlos

文献

J-GLOBAL ID：201202225738662295 整理番号：12A0333818

3D顔キャプチャのための自己キャリブレーション型多重スペクトル測光ステレオ

Self-calibrated, Multi-spectral Photometric Stereo for 3D Face Capture

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資料名：
巻： 97 号： 1 ページ： 91-103 発行年： 2012年03月
JST資料番号： T0423A ISSN： 0920-5691 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,実時間で安価なハードウェアを用いて人間の顔の3D詳細再構成を獲得する問題を取り上げて論じた。単眼多重スペクトル測光ステレオ環境に基づくアルゴリズムを提案した。このシステムでは,高いフレームレートで,そして,高価なハードウェアや同期化光線段階を用いる必要無しに,詳細度の高い変形3D曲面のキャプチャができることが知られている。しかしながら,そのような環境の主要な課題は,そのキャリブレーション段階にあり,それは,光線環境に依存しており,それらが特定のキャプチャ対象画像,このケースでは人間の顔であるが,それとインタラクションを行う方法に依存している。この目的に向けて,キャプチャされる人物が中立的表情を維持しながら,カメラの前で剛体運動を行うことが要求される場合の自己キャリブレーション技法を開発した。次に剛体性制約条件を用いて,運動からの構造復元アルゴリズムによる頭部運動計算のために剛体制約条件を用いた。一度その運動が獲得されれば,マルチビューステレオアルゴリズムでは,顔の粗い3Dモデルを再構築する。この粗いモデルは次に用いられ,多層アプローチによる光線パラメータを推定する。第一のステップでは,RANSAC探索を用いて,顔の純粋拡散点を同定し,それと同時に,この拡散反射率モデルを推定する。第二のステップでは,以前のステップの異常値に対して非Lambert反射率モデルを当てはめるために,非線形最適化手法を適用した。人工的データおよび実データを用いてこのキャリブレーション手続きを検証した。Copyright 2011 Springer Science+Business Media, LLC Translated from English into Japanese by JST.

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パターン認識 , 図形・画像処理一般 , システム・制御理論一般

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