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J-GLOBAL ID：202002260532132422   整理番号：20A1862944

単眼4D顔再構成のための運動と3Dモーフィング可能モデルからの高密度非剛体構造の組合せ【JST・京大機械翻訳】

Combining dense nonrigid structure from motion and 3D morphable models for monocular 4D face reconstruction

著者 (2件)： Koujan Mohammad Rami (University of Exeter, Exeter, United Kingdom) ,  Roussos Anastasios (University of Exeter, United Kingdon)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CVMP ’18  ページ： 1-9  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 単眼4D顔再構成は,特に入力ビデオが制約なし条件,すなわち「野生」の下で捉えられる場合に,挑戦的な問題である。最先端の手法の大半は,3D Morphable Model(3DMM)で構築され,それはShading(SfS)からの形状や動き(SfM)からの構造のようなモデルフリー手法よりもロバストであることが証明されている。実顔に似た視覚的に妥当な形状再構成結果を提供する一方で,3DMMは訓練フェーズ中に典型的な顔から学習されたモデル空間に接着し,しばしば,過度に滑らかで,完全に異なる顔特徴を持つ捕捉された顔を横断して,あまりに似ていない顔再構成を生じる。これは,3DMMsが再構成された3D形状に関するハード制約として通常使用されるという事実による。これらの限界を克服するために,本論文では,動き(DNSM)から高密度非剛体構造(DNSM)と3DMMsを組み合わせることを提案し,それは,非常にロバストであるが,微細な詳細を再構成し,あらゆる入力の主題固有の顔特性を捉える可能性を有する。著者らは,凸最適化戦略を設計することによって効率的に解決する,新しい高密度変分フレームワークを導入することによって,両方の世界の最良を効果的に組み合わせる。以前の方法とは対照的に,ソフト制約として3DMMを組み込み,3DMM部分空間から再構成された顔の逸脱と入力ビデオの異なるフレーム上の3DMMの同一性成分の変化の両方をペナルティ化する。定性的および定量的実験で実証されたように,著者らの方法はロバストであり,時間にわたって3D顔形状を正確に推定し,4D顔再構成の他の最先端の方法より優れている。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  変分法 ,  再構成 ,  録画装置 ,  *単眼 ,  *三次元 ,  ペナルティ ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *モーフィング ,  三次元形状 ,  部分空間 ,  高密度 ,  凸最適化 ,  非剛体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 3D顔 ,  3Dモーフィング可能モデル ,  4D再構成 ,  顔の再構築 ,  単眼ビデオ ,  運動からの構造

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

タイトルに関連する用語 (9件)： 単眼 ,  再構成 ,  運動 ,  3D ,  モーフィング ,  モデル ,  高密度 ,  非剛体 ,  組合せ