Orienteringsfält Djupkarta Slutligt sammanslaget resultat PMVS + Poisson [4, 7] Figur 1: Vi börjar med många högupplösta fotografier (med okonstruerad belysning), beräknar ett orienteringsfält för varje, och utför multi-view stereo matchning med hjälp av en metrisk baserad på orientering likhet. De resulterande djupkartorna visar högupplösta detaljer om hårstrån och vi integrerar dem i en enda sammanslagen modell. Däremot misslyckas konventionella multi-view stereo algoritmer och sammanslagning tekniker [4, 7] med att fånga de fina hårstrukturer. Reconstructing realistiska 3D-hår geometri är utmanande på grund av allestädes närvarande ocklusioner, komplexa diskontinuiteter och spekulärt utseende. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en multi-view hår rekonstruktion algoritm baserad på orienteringsfält med struktur-medveten aggregering. Vår nyckelinsikt är att även om hårets färg utseende är synberoende, är svaret på orienterade filter som fångar den lokala hårorienteringen stabilare. Vi tillämpar struktur-medveten aggregering till MRF matchande energi för att genomdriva de strukturella kontinuiteter som antyds från de lokala hårorienteringar. Flera djupkartor från MRF optimering blandas sedan in i en globalt konsekvent hår geometri med en mall förfining förfarande. Jämfört med de toppmoderna färgbaserade metoderna rekonstruerar vår metod troget detaljerade hårstrukturer. Vi demonstrerar resultaten för ett antal frisyrer, allt från raka till lockiga, och visar att vår ram är lämplig för att fånga håret i rörelse.
I REF föreslogs en metod för att odla en strandmodell i orienteringsfältet som begränsas av geometrin från hårorienteringsfält.
Multi-view hair capture using orientation fields
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}