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J-GLOBAL ID：202002258221676633   整理番号：20A2501297

幾何学的方法を用いた多重画像からの高速でロバストな前頭部増強3D顔再構成【JST・京大機械翻訳】

A Fast and Robust, Forehead-Augmented 3D Face Reconstruction from Multiple Images using Geometrical Methods

著者 (3件)： Marinescu Alexandru Ion (Babes,-Bolyai University,Dept. of Computer Science,Romania) ,  Darabant Adrian Sergiu (Babes,-Bolyai University,Dept. of Computer Science,Romania) ,  Ileni Tudor Alexandru (Babes,-Bolyai University,Dept. of Computer Science,Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SoftCOM  ページ： 1-6  発行年： 2020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顔再構成はコンピュータビジョンにおける複雑な問題である。最近まで,既存の方法は,異なる顔姿勢間の複雑な密な対応を解決する多重画像に基づいている。最近の方法は体積CNNに基づいており,単一画像から3D顔モデルを再構成する試みである。正確な3D顔再構成は,現在,アバターモデリングのために,アイウェアとヘアスタイル推薦システムにおいて使用される。これらの全ては,正確な顔形状決定を必要とし,それは,顔の少なくとも完全に正面化された2D投影,あるいは,顔の正確な3D体積再構成にさらに優れている。3D再構成のための既存の方法の大部分は,前額の中央のどこでも停止し,このようにして得られた3Dモデルを制限する。著者らは,非較正カメラ上の運動技術からの構造に基づいて,顔再構成のためのほとんど幾何学的方法を提案して,追加現実感のための前額表面モデリングによって拡大した。著者らは,最先端の深層学習技法の状態と,著者らは,最新の深層学習技術の状態によって,著者らは,証明する完全なセクションを提示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  *多重化 ,  再構成 ,  二次元 ,  コンピュータビジョン ,  *三次元 ,  *ロバスト性 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： アバタ ,  顔モデル ,  3D画像再構成 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 幾何学 ,  多重 ,  ロバスト ,  前頭部 ,  増強 ,  3D ,  再構成