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J-GLOBAL ID：201702242932452846   整理番号：17A1773438

3D顔モーファブルモデル「inの野生」【Powered by NICT】

3D Face Morphable Models ”In-the-Wild”

著者 (6件)： Booth James ,  Antonakos Epameinondas ,  Ploumpis Stylianos ,  Trigeorgis George ,  Panagakis Yannis ,  Zafeiriou Stefanos
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPR  ページ： 5464-5473  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3D変形可能モデル(3dmms)は3D顔形状とテクスチャの強力な統計的モデル,および単一画像からの顔形状を再構成するための最先端の方法である。新しい3Dセンサの出現に伴い,多くの3D顔データセットは中性と同様に表現力の高い両面含む収集した。しかし,全てのデータセットは,制御された条件下で捕捉した。このようにして,強力な3D顔形状モデルは,このようなデータから学ぶことができるにもかかわらず,非拘束条件(自然なままの)で捕獲された顔を再構成するために十分であることを統計的テクスチャモデルを構築することは困難である。本論文では,著者らは,両方の同一性と発現を記述する,顔形状の強力な統計的モデルを組み合わせた自然なままのテクスチャモデルにより,著者らの知る限り初めてと考えられるを提案した自然なままの3DMM。はこのような自然なままのテクスチャモデルの採用は大きく当てはめ手順を単純化することを示し,照射パラメータに関して最適化する必要がある。さらに,任意画像における3DMMを適合させるための新しい高速アルゴリズムを提案した。最後に,比較的非拘束条件をもつ最初の3D顔データベースを捕捉し,最先端技術の性能と定量的評価を報告した。相補的定性的再構成結果は,標準的な自然なままの顔データベース上で実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  簡素化 ,  形態 ,  高速アルゴリズム ,  最適化 ,  センサ ,  *三次元 ,  画像 ,  束縛条件
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  顔データベース ,  形状モデル ,  表現力 ,  テクスチャ ,  変形可能モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 3D