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Ing. Danis Lo´pez Naranjo, Dr. C. Jose´ Herna´ndez Palancar

antes mensionados, y elimina la iluminacio´n de la textura mediante un modelo de ana´lisis de reflectancia de la piel (ASRM), adquiriendo ası´ el albedo; teniendo en cuenta que el me´todo propuesto es completamente diferente del modelo de enfoque de morphable Blanz. Tambie´n tiene como objetivo mostrar que el me´todo propuesto puede mejorar la exactitud de los enfoques vigentes del reconocimiento de rostro. Para esto, se construye una base de datos en 3D y 2D de datos faciales. , en donde los datos 3D u´nicamente se utilizan para calacular el albedo que so´lo se emplea para realizar el reconocimiento 2D de la cara. Este enfoque no es el estado de la te´cnica en 2D de reconocimiento de rostro, pero puede ser utilizado para evaluar la importancia de eliminar la iluminacio´n, ası´ como las diferencias entre los distintos BRDFs. Un excelente estudio del reconocimiento de la literatura frente 2D/3D es proporcionada por Bowyer en ” A survey of approaches and challenges in 3D and multi-modal 3D + 2D face recognition”.

La deduccio´n de un denso modelo 3D de la superficie de una cabeza humana de una secuencia de video monocular es un problema muy difı´cil. T. Akimoto en ”Automatic creation of 3D facial models” crea un so´lo modelo 3D de la cabeza de una vista frontal y una vista de perfil mediante el ajuste de un modelo gene´rico. Tang y Huang en ”Automatic construction of 3D human face models based on 2D images” crean un modelo 3D por la ubicacio´n de 32 puntos caracterı´sticos de la cara en mu´ltiples ima´genes y relacionarlas con los nodos de un modelo gene´rico de la cara. Este me´todo crea un modelo 3D razonable, pero no es lo suficientemente denso para representar la forma de la cara con precisio´n.

Fua en ”Using model-driven bundle-adjustment to model heads from raw video se- quences” utiliza un modelo impulsado por el me´todo de ajuste de paquete para obtener el modelo de la cabeza de una secuencia de vı´deo en bruto. Aprovecha los datos de los bordes de la silueta, y una funcio´n de los puntos 2D. R. Lengagne en ”3D face modeling from stereo and di erential constraints” deriva un modelo 3D de la cara este´reo y restricciones diferenciales. Estas limitaciones son u´tiles en la recuperacio´n de la superficie, en particu- lar, en las zonas donde los me´todos de este´reo tienden a fallar. Y. Li en ”Modelling faces dynamically across views and over time” ha propuesto un escaso 3D, punto de distribucio´n modelo creado a partir de ima´genes 2D en diferentes puntos de vista con el fin de asignar un modelo 3D simplificado de la malla de la cara en el 2D capturado de ima´genes tridi- mensionales. La malla obtenida es muy escasa y no es adecuada para la caracterizacio´n de las caracterı´sticas 3D faciales.

En ”Model-based bundle adjustment with application to face modeling”, los autores proponen un modelo basado en el algoritmo de ajuste de paquete que tiene un conjunto de pistas de imagen de entrada, sin un previo modelo 2D a 3D de asociacio´n. El uso de un modelo gene´rico de la cara permite la reduccio´n de la complejidad del algoritmo de ajuste de paquete, pero restringe el uso de la superficie 3D obtenida para la identificacio´n. Las caracterı´sticas del modelo 3D de la cara se proyecta sobre el modelo gene´rico y por consiguiente, ignora las caracterı´sticas muy especı´ficas que permiten la identificacio´n de una persona de sus caracterı´sticas 3D. Tambie´n vale la pena destacar que el enfoque adoptado por Romdhani en ”Face identification by fitting a 3D morphable model using linear shape and texture error functions”, que genera un modelo 3D de una sola imagen. Si bien los resultados son visualmente agradables, la precisio´n me´trica debe establecerse, en particular, dado el modelo de proyeccio´n ortogra´fica utilizada. Por otra parte, este me´todo requiere un

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