I detta dokument fokuserar vi på problemet med noggrannhet prestanda 3D ansikte modellering tekniker med hjälp av motsvarande funktioner i flera vyer, som är ganska känslig för funktion extraktion fel. För att lösa problemet använder vi en statistisk modellbaserad 3D-modelleringsmetod i ett spegelsystem bestående av två speglar och en kamera. Den övergripande proceduren för vår 3D ansiktsmodellering metod har två primära steg: 3D ansiktsform uppskattning med hjälp av en multipel 3D ansikte deformerbar modell och textur kartläggning med hjälp av sömlös kloning som är en typ av lutning-domain blandning. För att utvärdera vår metods prestanda genererar vi 3D-ansikten på 30 personer och utför sedan två tester: noggrannhetstest och robusthetstest. Vår metod visar inte bara mycket exakta 3D ansiktsform resultat jämfört med marken sanningen, men också robusthet för att innehålla extraktion fel. Dessutom visar 3D ansikte rendering resultat intuitivt att vår metod är mer robust för att innehålla extraktion fel än andra 3D ansikte modelleringsmetoder. Ett ytterligare bidrag av vår metod är att ett brett spektrum av ansiktsstrukturer kan förvärvas av spegelsystemet. Genom att använda denna texturkarta skapar vi realistiskt 3D-ansikte för individer i slutet av pappret.
REF föreslog en 3D-modellmetod med kontinuerlig ansiktsyta och textur.
3D Face Modeling Using the Multi-Deformable Method
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}